作为算法工程师里的一小撮，相比机器学习、人工智能、视觉等算法工程师，运筹优化算法工程师在国内算是又小众又新鲜。作为近几年才慢慢进入大众视野的岗位，人们对其的认知和了解相对其他AI领域，还是较少的。比如我，其实也不清楚到底运筹优化的定位在哪。所以在这里和自己探讨下，看看如何成为一名更好的、合格的运筹优化算法工程师，给自己一个方向。如果有人不怕被坑，欢迎参考，当然更欢迎拍砖和补充。

引言

运筹学（operations research, OR)是研究如何为复杂的工程或者管理问题构建数学模型，以及如何分析模型以探索可能解决方案的一门学科。

这是运筹学，OR的定义，简而言之，作为一名OR人，解决的问题通常是通过三个步骤对现有场景或问题进行优化。

问题描述和建模
模型分析和数据分析
算法求解+应用
所以这么一看，OR确实不如机器学习、深度学习、计算机视觉等学科那么高大上和牛逼，所以不推荐大家学习。因为工资比前者差很多，HC也差很多。（日常劝退）

基本要求

基本要求是要健康，能加班。
之后是具体的一些要求：

学历:本科学历劝退，除非你特别优秀，不过这种就推荐去海外读个硕士或博士回来。企业的要求百分之90%以上都是硕士学历起。对博士十分热爱，而且竞争也很激烈，博士很多，海外名校博士也很多，所以学历不够要么劝退，要么改行，要么继续深造。
专业：涉及运筹学的专业很多，包括并不限于应用数学，运筹学，计算机，工业工程，系统工程，物流工程，管理学等等。基本学习的课程包括运筹学，最优化理论，数值分析，线性代数，统计学，概率论，高数等等，对数学要求高。
编程能力：最重要，语言常用的有C/C++,Java,Python,Lua等，推荐C/C++，因为快。Python的话建议一定要掌握，完成日常业务和数据分析没问题，但是在工程化追求极致速度的算法的场景下就不推荐了。
建模和求解能力：cplex、gurobi等求解器必须会用一个，掌握建模三段论，熟悉基本的模型，能建初各种复杂约束，掌握常用线性化技巧。
数据处理和分析能力：掌握基本数据分析和处理能力，通常用Python做，也就是说，基本的机器学习方法和统计学方法和流程要会，因为模型的输入数据需要你处理和分析。
搜索能力：能在短时间内找到项目问题的相关资料和参考文献，筛选出有用的、好用的、靠谱的资料，然后复现，修改，比较，对比。
英语能力：至关重要
沟通能力
理解能力和知识量

拓展需求

丰富的项目经验
发表过顶级期刊
发表过垃圾期刊
丰富的大厂经验
高star的开源代码
优秀的比赛成绩
计算机专业背景
算法与数据结构精通
机器学习，强化学习，深度学习等

仿真验证

仿真真的很重要！
由于现实世界存在的不确定性、非线性模型、无法建模的问题、鲁棒性检验等，导致我们无法百分百确认效果。而如果能构建出一个与真实业务场景高度拟合的仿真世界，来测试我们的解决方案，简直完美。等于提前进行了中试的过程。而计算机仿真世界成本低，无危险，不干扰生产，可模拟各种参数情况，可运行无数次等等，给了我们打动领导和说服业务人员的最基本的武器。

仿真通常需要如下技能：

离散事件仿真原理
仿真的语言与框架，商业仿真软件或开源框架都可
3D可视化
数据输出和数据分析

常见的业务场景

传统运输领域

VRP 车辆路径问题

城市配送
快递配送
零担物流

PDP pickup and delivery problem 取送问题

外卖配送
同城闪送
跑腿
滴滴专车

DARP dial-a-ride problem

滴滴拼车
共享公交

share bike rebalance problem

共享单车调度
投放
停车点选址

TSP 旅行商问题

客户拜访
门店巡查

facilitity location problem 设施选址问题

门店选址
仓库选址

hub location problem 枢纽选址问题

轴辐式网络枢纽选址和分配

工业生产领域

2D/3D loading problem and bin packing problem 装箱问题

货物装箱
货物打包

cut stock 下料问题

原材料分割
磁盘打包

Job schedule，work shop

流水线生产调度
排班排产

航空领域

ARP 航班恢复
航班计划
crew assignment

仓库

选址
layout 设计
货位分配
agv，rgv调度
拣货调度的
库存控制和管理
补货管理

零售

dynamic price 动态定价

revenue management 收益管理

产品设计，广告管理

其他

常用的求解方法

精确算法

枚举法 brute
求解器：1）gurobi 2）cplex 3）SCIP 等致敬国产求解器开发者！
BB,BC,BP,BCP
column generation
拉格朗日乘子法
Benders decomposition

启发式

Construction Heuristics
Local Search
Metaheuristics:single trajectory & popluation based

全栈：五个维度

数据分析：找数据，辅助决策，指标
机器学习：预测，降低不确定性，发现规律
运筹优化：建立模型，寻找优化点，给出更好的解
仿真建模：验证，实验，测试
强化学习：online场景的新方向

工具

Git

会使用git管理代码版本，实现备份、迭代与他人协作开发的能力
推荐廖雪峰老师的课程

SCI-hub

下载英文文献的神器，世界变得更美好的重要贡献者。
请点击SCIHUB

PPT

及其重要的工具，海量技巧值得玩味。

Markdown

方便快捷，一般用有道云笔记或印象笔记
本文也是用Markdown写的，可以自己在csdn用Markdown格式试着写一篇

Anaconda

解决python相关的需求

Notepad++

好用的文本编辑器

公众号

数据魔法师：华科的秦虎教授团队维护的，学习算法的良心地方，技术实力超强，每期的学术报告都是知识的海洋
航音绕梁：同济梁哲教授团队维护，航空OR最强，yyds
东南数智港：东南薛巍立教授团队维护，品类管理，强化学习，论文复现，我的珍藏
运筹&帷幄：有一些信息资讯，运筹偏少，AI挺多的，有庞大的社群维护

求职公司分析

阿里系

菜鸟
盒马
饿了么
阿里云
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快递系

顺丰科技
顺丰同城
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航空系

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