运筹优化算法工程师-OR Optimization Engineer(J20035)

1. 模型建立：根据实际业务需求，构建用于半导体设计、生产、封装、测试等业务场景的数学模型，实现资源的最优配置和效率最大化;
2. 算法优化：对算法进行性能分析，结合AI技术，包括但不限于强化学习、深度学习技术，识别瓶颈，开发智能化的优化方案，如并行计算、数据预处理等，提升算法的运行效率和求解质量;
3. 代码实现与测试：使用 Python/Java/C# 等编程语言进行算法实现，确保代码的正确性、可读性和可维护性，进行充分的单元测试和集成测试，保证算法的稳定运行。
4. 计算机科学，电子信息科学，应用数学、统计学、工业工程、管科、物流等相关背景硕士以上学历，至少3年以上运筹优化算法相关工作经验；
5. 精通 Python，Java，C++ 至少一种编程语言，能熟练调用优化求解器及其接口，如 CPLEX、Gurobi、SCIP 等，熟悉 Pytorch、TensorFlow 等主流深度学习框架；
6. 具有一定的工程化基础，能对业务场景进行抽象、建模、算法开发，有代码封装的能力；
7. 具备良好的团队协作精神，目标导向，行动力强，勇于接受挑战和有较强的抗压能力；
8. 出色的文献研究能力和沟通能力，乐于分享自己的研究和实践成果；
9. 具有扎实的数学和英文功底，有志于通过持续学习和项目实践，跟进运筹优化领域的最新研究和技术发展。

下列附加项为加分项：

1. 有独立负责大型软件项目架构设计并实际参与编码研发相关的项目经历优先；
2. 有半导体行业相关经历，熟悉芯片设计、生产、封装、测试等相关业务优先；
3. 发表过相关领域的学术论文或拥有专利优先；
4. 在运筹优化或AI相关的技术领域有自己独立开发的开源项目优先。