职位描述：
1. 负责将机器学习与运筹优化相结合，在末端揽派场景进行精细化运营相关工作
2. 负责物流末端揽派场景规划相关算法，包括网点选择、配送范围规划、供需资源投入等
3. 负责物流末端揽派场景调度相关算法，包括快递员任务调度分配、作业模式设计等
4. 负责物流末端揽派场景基础数据挖掘，包括快递派送ETA/及时率预估与仿真等
5. 负责大模型在Agent助手和运筹求解领域的应用探索
6. 跟踪大模型、机器学习、数据挖掘等方向的前沿算法，承担技术框架建设和落地实施优化。
职位要求：
1.计算机相关专业硕士及以上学历，有3年以上运筹优化相关实际落地经验
2.对常见运筹优化、调度和预估相关算法有较为深入理解与落地经验
3.有大数据处理经验，熟悉Hadoop/Hive/Spark/flink等大数据平台熟悉并有使用经验
4.熟练掌握C++/JAVA/Python任意一种开发语言
5.从事过物流、外卖场景相关规划、调度等工作优先
6.从事过地图相关轨迹挖掘、ETA预估等工作优先
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。
招聘部门：
京东
工作地点：
北京
注意：为了确保您掌握真实的招聘信息，上述信息均为原始内容。我们的“面试建议”和“模拟面试”均基于原始招聘信息设计和提供。
面试建议：
京东这个运筹/机器学习算法工程师职位有几个显著特点值得注意。首先，它特别强调算法在物流末端场景的实际落地能力，而非单纯的理论研究。这意味着面试官会重点关注你过往项目中的业务理解能力和工程实现能力。其次，职位要求将机器学习与运筹优化技术相结合，这在行业中属于较高阶的要求，你需要准备如何将两类技术融合应用的案例。特别值得注意的是，职位描述中提到了大模型在运筹领域的应用探索，这反映了京东正在尝试将前沿技术引入传统物流优化领域，你需要展示对新技术的敏感度和学习能力。
针对这个职位，我建议从三个维度准备面试。技术能力方面，要重点准备运筹优化算法（如线性规划、整数规划、动态规划等）和机器学习算法（特别是时序预测、强化学习等）的交叉应用案例。业务理解方面，即使没有物流行业经验，也要提前研究末端配送的业务流程和痛点，思考算法如何解决实际问题。工程实现方面，要准备好大数据平台使用经验和系统架构设计的案例。面试时，建议采用STAR法则来展示项目经验，特别强调算法如何产生业务价值。简历中要突出’落地’、’优化’、’效果提升’等关键词，量化你的算法带来的业务指标改善。着装建议商务休闲即可，但技术讨论要保持专业严谨。
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