骑行城市运营算法负责人

Job description

• 主导共享骑行城市调度算法整体技术战略、架构设计与团队建设，覆盖车辆调度、任务分配、路径规划，以及换电、维修等场景。
• 构建预测与决策一体化能力，将需求、车辆状态、电量、故障风险、天气等信息转化为实时调度策略。
• 面向高动态、多约束场景，综合运用运筹优化、在线优化、强化学习、仿真等方法，平衡用户体验、车辆可用率、履约效率、资产健康、运营成本等。
• 对调度经营结果负责，建立策略实验、仿真评估、实时监控、异常降级和快速回滚机制，持续提升核心业务指标。
• 带领算法团队，与产品、工程、数据、硬件和城市运营团队协同，推动复杂业务问题的准确建模与规模化落地。
• 负责城市运营算法团队的人才培养、技术规范和关键技术决策，建立面向业务结果的算法文化。
• 研究生及以上学历，运筹学、数学、计算机科学等相关专业。
• 在调度、路径规划、资源分配、组合优化、动态优化、强化学习或智能交通等方向，具备突出的学术与实践成就。
• 有从 0 到 1 建设并长期运营大规模运筹优化或实时决策系统的经验，并产出可量化的业务价值。
• 具备预测结合决策的落地经验，熟悉路径问题、匹配分配、网络流、整数规划、在线优化等一种或多种方向。
• 主导过从业务建模、算法设计、仿真验证、灰度实验到线上规模化运行的完整闭环。
• 有高并发、低延迟决策服务经验，能够处理需求波动、数据延迟、设备故障等不确定性，并兼顾效果、稳定性与算力成本。
• 有团队管理或技术带头经验，具备技术路线规划、跨团队协同和人才培养能力。

场景稀缺

同时覆盖车辆供给、换电、维修、故障资产管理，是“人—车—电—任务”一体化的城市级调度问题。

技术硬核

需要把运筹优化、预测、实时决策、路径规划和仿真结合起来，应对高动态、多约束和大规模在线计算。

业务价值直接

算法结果直接影响车辆可用率、用户体验、资产寿命、运维效率与单位运营成本。