算法工程师

3 weeks ago

Beijing, 中国 厦门永芯电子科技有限公司 全职 ¥20,000 - ¥40,000 临时
该职位来源于猎聘 岗位要求: 1. 核心职责
• 生产调度优化 (APS):解决晶圆厂复杂的混合整数规划 (MIP) 问题,研发高精度排程算法,最小化周期时间 (Cycle Time) 与在制品 (WIP)。
• 物流路径规划:设计 AGV/OHT 的多智能体路径规划与避障算法,解决动态环境下的交通拥堵与碰撞问题。
• 动态控制与强化学习:利用多智能体强化学习 (MARL) 技术,实现设备参数自适应调整 (APC) 及实时调度策略,应对产线波动。
• 组合优化攻坚:针对 NP-Hard 调度难题,研发高效启发式算法(遗传、模拟退火、列生成),平衡计算时间与求解质量。
• 仿真环境构建:搭建高保真产线仿真环境,用于调度策略与强化学习模型的训练、验证与压力测试。。 2. 涵盖技术
• 运筹优化:MIP, 线性规划,列生成,启发式算法 (GA, SA, PSO)。
• 强化学习:DQN, PPO, SAC, Multi-Agent RL (MARL), 深度确定性策略梯度。
• 组合优化:VRP, JSP, 图搜索算法 (A*, Dijkstra)
• 仿真建模:离散事件仿真 (DES), Gym, Ray 任职资格: 1. 专业背景:运筹学、应用数学、控制工程、工业工程或计算机科学相关专业博士学位 2. 技术能力:精通运筹优化算法及强化学习理论,在生产调度、物流规划或动态控制领域有深厚建模经验。熟悉主流求解器 (Gurobi, CPLEX, SCIP) 及多智能体系统。具备极强的数学抽象能力,能将复杂业务约束转化为数学规划问题。 3. 编程能力:精通 Python,熟练使用 PyTorch 及优化求解器接口。具备 C++ 高性能计算或仿真系统开发能力者优先。 4. 加分项:有半导体 APS/AGV 调度或复杂供应链优化项目经验。在运筹学顶刊 (Operations Research) 或 AI 顶会 (NeurIPS, ICML) 发表过论文。熟悉 SECS/GEM 协议及产线控制逻辑。