1.负责大规模组合优化与约束规划问题的数学建模与求解算法研发，能够针对实际业务约束设计高效可落地的求解策略，输出可部署的算法服务。 2.具备从数据清洗、特征工程到模型训练、评估、上线的完整闭环能力，能独立完成面向业务指标的算法迭代与效果追优。 掌握主流机器学习方法在时序预测、异常检测、策略决策等场景下的工程化应用，能够根据数据特征进行方法选型与调优。 3.对算法复杂度敏感，能够在精度与效率之间做合理取舍，具备将研究型代码重构为高性能生产级代码的经验。 4.能够独立阅读并理解领域内前沿文献，快速将适用方法转化为可验证的原型系统，具备技术选型的判断力。 5.具备良好的工程素养，熟悉代码版本管理、单元测试、持续集成等研发规范，能与其他工程角色高效协作交付。 硕士及以上学历，计算机科学与技术、控制科学与工程、交通运输工程、统计学等相关专业；有完整的算法落地项目经验（非课程作业），具备从问题定义到交付上线的全流程经历。