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核心職責
1、需求轉化：與業(yè)務運營、產品團隊溝通，拆解集裝箱堆存（如堆位分配、箱型匹配、周轉率提升）、運輸（如拖車調度、動態(tài)路徑優(yōu)化、船期銜接）的業(yè)務痛點，轉化為可量化的算法目標；
2、數(shù)據(jù)處理：協(xié)助處理清洗、預處理集裝箱堆存歷史數(shù)據(jù)（堆位使用記錄、箱型庫存、周轉時效）、運輸訂單數(shù)據(jù) ，構建算法訓練與驗證的數(shù)據(jù)集；
3、算法實現(xiàn)：主要工作是基于運籌學優(yōu)化（如啟發(fā)式算法、VRP模型）、機器學習（如預測周轉率的分類模型）或數(shù)據(jù)挖掘方法，開發(fā)堆存策略原型（如動態(tài)堆位推薦）、運輸調度算法（如實時路徑調整）；
4、效果迭代：協(xié)助通過離線模擬（如堆場運營沙盤、運輸成本對比）與小范圍在線測試，驗證算法效果，持續(xù)優(yōu)化參數(shù)與邏輯；
任職要求
1、技術硬實力（必備）
熟練掌握Python/R/SQL，熟悉數(shù)據(jù)結構與常用算法（如排序、圖論）；
有算法開發(fā)經(jīng)驗，優(yōu)先具備以下任一背景：
2、運籌學優(yōu)化：用過OR-Tools、Gurobi等工具解決調度/路徑問題；
機器學習：做過預測類/分類類項目（如銷量預測、風險評估）；
物流供應鏈：參與過倉儲/運輸算法項目（如電商倉配、貨運調度）。
能獨立處理大規(guī)模結構化數(shù)據(jù)（如百萬級堆存記錄、千萬級運輸訂單）。
3、行業(yè)認知（加分項）
了解集裝箱物流基礎流程（堆存→提還箱→運輸→船期），熟悉堆存規(guī)則（如先進先出、重箱/輕箱分層）或運輸調度邏輯（如拖車配載、路線規(guī)避）；
4、對物流行業(yè)的效率痛點有感知（如堆場空箱積壓、運輸空駛率高），愿意用技術解決問題。
5、 軟技能（關鍵）
（1）溝通能力強：能將業(yè)務問題“翻譯”為算法語言，也能向非技術人員解釋算法價值；
（2）自我驅動：兼職期間可保證每周15-20小時投入，配合項目里程碑節(jié)奏。
工作模式 & 地點
時間：靈活兼職，可根據(jù)項目進度調整工作時間（如周末/晚間）；