优化算法工程师-优化算法工程师工作内容

校招|饿了么招聘算法工程师-运筹优化

岗位基本信息岗位名称：算法工程师-运筹优化毕业时间要求：2026年应届毕业生招聘截止日期：2025年12月31日岗位价值：运筹优化技术覆盖饿了么全业务场景，是提升物流效率、降低成本、拓展业务边界的核心驱动力。

饿了么正在招聘算法工程师-运筹优化（上海，转正实习岗位），面向2025至2026年毕业生，招聘截止日期为2025年7月31日。以下是岗位核心信息整理：岗位职责算法研究与开发 聚焦运筹优化与机制设计方向，涵盖组合优化、博弈论、在线优化、随机优化、混合整数优化、线性规划、控制论等领域。

投递方式方式1：官网投递 登录阿里巴巴校园招聘官网，选择“本地生活”岗位提交申请。方式2：公众号投递 关注【阿里本地生活招聘】公众号，点击菜单栏“校园招聘”选择岗位。方式3：内部推荐 联系在职的阿里员工获取内推码，填写后优先进入筛选流程。

运筹优化算法工程师的岗位要求主要包括扎实的运筹学基础、熟悉经典模型与算法、掌握编程语言与工具，以及优先条件中的特定背景和经验。以下是详细说明：核心任职要求运筹学基础与建模能力 需扎实掌握运筹学基本原理，包括但不限于线性规划、整数规划等基础理论。

社招|运去哪招聘资深算法工程师(推荐预测运筹优化方向)

1、运去哪招聘的资深算法工程师（推荐预测运筹优化方向）岗位，主要负责物流领域的算法优化工作，要求具备扎实的专业背景、技术能力与行业经验。

2、运筹优化算法工程师的岗位要求主要包括扎实的运筹学基础、熟悉经典模型与算法、掌握编程语言与工具，以及优先条件中的特定背景和经验。以下是详细说明：核心任职要求运筹学基础与建模能力 需扎实掌握运筹学基本原理，包括但不限于线性规划、整数规划等基础理论。

3、镁睿化学正在面向社会招聘运筹优化算法工程师，该岗位主要负责利用运筹优化与机器学习相关算法，解决供应链相关环节的实际业务需求，并进行建模设计、开发、部署落地等工作。以下是对该岗位的详细解析：岗位职责 算法应用与落地：利用运筹优化与机器学习相关算法，针对供应链中的实际需求进行建模设计。

在自学的情况下如何成为算法工程师?

在自学情况下成为算法工程师，需从明确学习目标、端正学习态度、做好面试准备三方面入手，以下是具体内容：明确学习目标学习编程语言：算法工程师工作涉及算法优化与项目落地，需掌握特定编程语言。

算法：机器学习（如决策树、SVM、朴素贝叶斯）、深度学习基础、数据结构（自评不扎实）。工程能力：独立完成算法全流程（数据处理、特征提取、模型建立与评估），具备Web开发经验。优势：爱刷算法题，笔试能力突出。学习与提升路径：实习驱动成长实习经历：中科院：积累基础编程经验，但提升有限。

在自学的情况下成为一名算法工程师可以这样做：首先要做好充分的准备，做任何事情想自学成才都是非常困难的，要有大毅力和大智慧，迎难而上，方可成功。所以必须让自己在逻辑学方面过关，尤其是中国人从事建模工作，更应该重视学习逻辑学。因为我们相对于西方民族的人，在逻辑思维方面先天就是弱势群体。

坚持每天学习，保持学习的连续性和系统性。加入技术社区，与其他学习者交流经验，共同进步。不断挑战自己，尝试解决更复杂的算法问题，提高自己的技能水平。总之，自学算法工程师虽然具有挑战性，但通过系统化的学习和大量的编程实践，是可以掌握相关知识和技能并成为优秀的算法工程师的。

努力实践：在实践中不断探索和学习新技术和算法。可以尝试自己实现一些机器学习算法，或者参与开源项目，贡献代码。不断学习：技术日新月异，算法工程师需要不断学习新的编程语言、算法和新的技能，以保持竞争力。

是的，算法工程师自学是完全可行的。随着互联网技术的迅速发展，各种专业技能也在不断更新。算法工程师作为技术领域的重要角色，其技能需求也在持续变化。但只要有充足的时间和耐心，通过系统的自我学习，完全可以掌握所需的技能，实现自学成才。自学算法工程师的关键在于建立一个有效的学习计划。

算法工程师岗位要求是什么呢

算法工程师岗位要求通常涵盖教育背景、编程技能、框架经验、项目经验以及其他能力等方面，具体如下：教育背景算法工程师一般要求本科及以上学历，专业范围较为广泛，涵盖电子信息工程、电气工程、自动化、控制工程、计算机、数学等相关专业。

算法工程师的职责是设计和开发高效算法以解决复杂问题，涵盖算法设计、数据分析、优化调优、验证评估及技术创新；技能要求包括数学基础、编程能力、机器学习知识、数据分析与可视化能力及优化技术。具体如下：职责算法设计和实现：算法工程师的核心任务是设计并实现高效的算法。

大语言模型经验：需具备大语言模型部署优化能力，包括模型压缩、量化、推理加速等工程化实践，以及精调训练经验（如LoRA、QLoRA等参数高效微调方法）。NLP与深度学习理论要求 需深入理解NLP基础理论（如词向量、注意力机制、Transformer架构）及机器学习核心算法（如分类、聚类、强化学习）。

具备调试和测试技能：算法工程师应该具备调试和测试技能，能够迅速定位并修复代码中的错误。他们应该熟悉各种调试工具和测试方法，以确保算法的正确性和稳定性。编程工作量占比的误解虽然有人提到算法工程师的编程工作只占工作量的10%，但这并不意味着对编程能力的要求低。

算法工程师面经|深度学习篇(41-50)|梯度优化、优化器、优化策略

1、模型训练时如何选择合适的优化器数据稀疏时优先选择Adam；模型开发初期快速迭代用Adam；数据分布均匀时可用SGD；混合策略：初期用Adam加速收敛，后期切换SGD精细优化。4学习率对优化的影响是什么？如何动态调整学习率？影响：学习率过大导致参数更新过度，错过最优解；过小则收敛缓慢甚至陷入局部最优。

2、面试官关注重点与候选人表现工程能力优先：因面试官非同方向，未深入算法细节，转而考察项目落地能力，如后端实现、系统优化等。学术与工程平衡：通过论文、专利及研究方向问题，评估候选人是否能将理论转化为实际价值。沟通与思考深度：反问环节的开放性问题需体现逻辑性与行业洞察，而非简单复述知识点。

3、跟进策略：面试后24小时内发感谢邮件（简短提及面试收获，如“对华为云训练平台有了更深理解”）。总结：华为算法工程师实习面试注重技术扎实度、项目落地能力及文化匹配度。大三学生需通过课程成绩、项目成果证明学习能力，通过性格测试传递稳定性与协作意识，同时展现对开发工具和英语能力的开放态度。

4、面试特点与建议技术深度与广度并重：既考察经典模型（如协同过滤），也关注前沿领域（如多任务学习、Debias）。工程能力强化：代码题注重实际场景模拟，需平衡正确性与效率。讨论氛围友好：面试官会引导遇到卡壳时可主动请求提示。准备方向：复习《深度学习推荐系统》等书籍，重点理解模型原理与工业级优化。

5、优化理论：理解SGD（随机梯度下降）与L-BFGS（拟牛顿法）的适用场景，以及二阶矩估计（如Adam优化器）的原理。项目经验评估项目真实性 需清晰描述项目背景（如业务场景、目标）、问题定义（如分类准确率低）、解决方案（如特征工程优化、模型调参）及效果（如AUC提升10%）。