职责描述

候选人将负责设计、实施和部署机器运输和物流系统运营的学习模型。例如，物流服务提供商（SP）的船只预计到达时间预测。每个项目都有SCI出版物。候选人有能力提出自己的研究主题，并能够独立申请资金。特别需要混合机器学习-优化配置文件的人才。

任职资格

•计算机科学、运营研究、管理科学、运输博士、工程、工业工程或相关领域。
•精通Python或Julia。
•至少2年机器学习模型原型的经验。
•至少有2年在Scikit-learn、Keras/TensorFlow/PxTorch或类似领域的经验。
•精通数据分析：数据清理、数据可视化、特征工程。
•良好的英语沟通能力。
•有在实验室内独立工作的能力。

期望:
•良好的SCI出版记录。
•将ML模型投入生产的经验。
•混合整数线性规划经验（即CPLEX、Gurobi）、动态编程或其他组合优化方法。
•在开发精确的解决方案程序（分支和价格；分支和绑定等）和启发式解决方案程序方面的经验。
•有在SQL或非SQL数据库中的能力。

工资和福利

将提供具有市场竞争力的薪酬。

申请所需材料

1.求职信
2.简历
3.代码存储库或最近的出版物
4.至少3个专业工作参考的联系信息

如有意向，请投递简历至邮箱 HR@nisci.edu.cn 或致电 +86 (0)574 86008016