实习生岗（运筹优化）

该职位来源于猎聘 【岗位职责】 1. 核心算法开发

• 负责高通量实验室自动化设备（如机械臂、液体处理系统、检测仪器）的任务排程与动态调度算法设计，优化实验流程效率与资源利用率；
• 构建基于运筹学（如混合整数规划、动态规划）、强化学习或启发式算法（遗传算法、模拟退火）的智能排程模型，解决多目标约束下的NP-hard问题；
• 开发实时调度系统，支持实验流程的动态调整（如设备故障、任务优先级变化）。
• 系统集成与优化:
• 与软件及硬件团队协作，实现算法与自动化设备的低延迟通信与控制；
• 设计仿真测试框架，验证算法在复杂场景下的鲁棒性与扩展性。
• 技术前瞻性研究：
• 跟踪实验室自动化领域（如Automata、Tecan等）及工业调度领域（如半导体制造、物流仓储）的新技术，推动算法创新。

【任职要求】

• 教育背景：自动化、运筹学、应用数学等相关专业硕士及以上学历；
• 技术能力：
• 精通Python/C++，熟悉常用优化工具（CPLEX、Gurobi）或强化学习框架（Ray、RLlib）；
• 具备复杂调度系统开发经验，熟悉DAG任务调度、资源分配、多目标优化等场景；
• 熟练掌握各类优化算法，如精确算法（列生成、benders分解等）、启发式算法（遗传算法、邻域搜索等），并具备丰富的落地实现能力
• 熟悉时序数据库、实时系统设计者优先。
• 行业经验：
• 3年以上算法开发经验，有实验室自动化设备（如机械臂调度、微孔板处理）或工业机器人调度项目经验者优先；
• 熟悉生命科学实验流程（如基因测序、药物筛选）者加分。
• 软性素质：
• 具备极强的逻辑抽象与数学建模能力，能将业务问题转化为可计算的优化问题；
• 对技术细节有较高追求，能独立攻克算法性能瓶颈（如降低计算复杂度、提升实时性）；
• 良好的跨团队协作能力，能与生物学家、硬件工程师高效沟通。
• 加分项：
• 发表过调度算法、运筹学相关顶会论文（如AAAI、ICAPS）；
• 熟悉实验室信息管理系统（LIMS）或自动化控制协议（如SERIAL、MODBUS）。