基于 LangChain 等智能体框架，开发面向供应链的智能决策 Agent，构建覆盖货量预测、网络规划等场景的多智能体系统。 利用时空大模型等技术，持续优化物流网络货量预测模型，提升预测准确率与场景适应性。 研发自动化建模工具链，支持业务需求快速响应与模型高效迭代，提升定制化建模效率。 结合运筹优化、大语言模型与强化学习等技术，探索端到端的智能决策与求解方法，并推动相关算法的工程化落地。 任职要求： 硕士及以上学历，计算机、运筹学、统计学、人工智能等相关专业背景，熟练掌握 Python/Java/C++ 等至少一门编程语言。 熟悉 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架，具备扎实的算法实现与工程开发能力。 具备强化学习在供应链、物流、即时配送等领域的项目经验，或具有基于 SFT/DRO 的大模型微调经验者优先。 熟悉 LangChain、LlamaIndex 等框架，具备 RAG、智能体开发或多模态知识库构建等相关经验。 掌握整数规划、动态规划、元启发式算法等优化方法，有大规模网络规划、车辆路径问题（VRP）等场景实践经历。 具备较强的业务抽象与方案设计能力，能快速理解供应链核心痛点并制定技术解决方案，拥有 3 年以上相关项目经验。 加分项： 在物流/供应链领域（如仓储管理、运输调度、网络规划、库存优化等）有算法落地成功案例。 熟悉大模型应用全流程，包括提示工程、微调、评估等，具备智能体系统开发经验。 具备优秀的跨团队协作与沟通能力，学习能力强，拥有良好的自驱力和项目推动能力。