About The Role

1.构建智慧物流架构，设计Agentic RAG模块，用于基于物流文档和运营数据自动生成调度建议、客服应答与报告；
2.负责 LLM 微调与强化微调（RFT），用于生成式客服、异常调度识别、路径建议等关键任务；
3.自主训练垂域大模型，嵌入专业术语、业务规则与调度决策机制；
4.构建 LLM 驱动的多智能体系统：场景覆盖车货匹配、车辆调度与仓储管理等；
5.应用多智能体强化微调（如 MARFT 框架）提升 agent 的协作与决策一致性；
6.研究前沿论文在库存共识、多智能体库存管理，组网路由中的应用；
7.优化深度学习、图神经网络、组合优化等模型性能，实现对接 TMS/WMS/车联网系统的工程落地；
8.分析亿级调度与路径数据，提升成本、时效、安全性与可持续性；
9.撰写算法技术白皮书、学术论文，并推动模型落地评测与产业转化。
1.计算机、数学、运筹、控制等相关专业硕士及以上，≥5 年算法开发经验；
2.精通 Python/C++，熟练掌握 PyTorch，具备 LLM 微调、强化微调（RFT）实战经验；
3.理解多智能体系统和 MARL/MARFT 框架，具备实际构建 agent 协同系统的能力；
4.有训练或 fine‑tune 垂域 LLM（如物流/客服/调度专业领域）的经验；
5.熟悉图神经网络、组合优化算法用于 VRP、库存优化等场景；
6.熟悉大规模训练流程——数据构建、微调、多任务训练、性能线上评估；
7.有网络货运或智慧物流项目经验优先；
8.思维严谨、落地导向强、具备团队协作和沟通能力。

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算法专家

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