学界丨秋招在即,运筹学小萌新如何斩获Offer

0、前言

秋招在即,算法岗迎来了前所未有的难找工作,尤其是想和博士分一杯羹的硕士们,各大厂的门槛提高,要求增加,导致算法岗的小硕们目前还是0 offer的。本篇文章主要是针对机器学习算法岗和运筹优化算法岗进行比较,从而帮助运筹学的硕博们给出关于找工作的一些建议!

运筹优化算法工程师

学界丨秋招在即,运筹学小萌新如何斩获Offer

机器学习算法工程师

学界丨秋招在即,运筹学小萌新如何斩获Offer

以上职位要求非常明显,运筹优化算法工程师的要求比机器学习算法工程师的要求更加严格,有过之而无不及。然而国内运筹学远未普及和流行,很多中小公司甚至不知道供应链、物流、规划、调度等问题应该招运筹学专业的毕业生来解决,这也是国内运筹学毕业生就业不理想的原因之一。

正因如此,『运筹OR帷幄』专栏便旨在普及和推广运筹学,希望大家特别是运筹学的同行们可以加入到这个行列中来。

此外,由于人工智能、大数据被炒得热火朝天,相信运筹学和优化理论这个人工智能的“引擎”也会被顺水推舟一把。 因此,我对于运筹学在国内的发展和未来还是抱有乐观态度。也希望运筹学的学生们可以坚持自己热爱的专业,因为春天不远了。

1、运筹学的应用领域及就业方向

运筹学--Operations Research (O.R.), 别名数学规划、最优化理论,当然并不完全等价。此外我还把其称为人工智能的“引擎”,因为几乎所有人工智能的问题最后都会转化为求解一个优化问题。十年前流行的支持向量机(SVM,二次规划问题)如此,近俩年席卷全球的深度学习(DL)的参数优化(训练)也是(高度复合函数无约束优化问题)。

好了,言归正传,谈谈运筹学的就业去向,简单罗列如下:

  • 车辆路径规划及叫车资源匹配和调度等问题

滴滴、美团算法工程师

  • 仓储、快递分配、车辆路径规划等问题

顺丰、京东物流、Amazon等算法工程师

  • 资产配置、成本优化、利润最大化问题

大型能源企业工程师

  • 国家电网电力调度,中石化石油管道最优化铺设

国家电网、石油公司技术工程师

  • 时刻表安排、航班安排

铁路、航空公司,以及航空软件系统:如Sabre、悠桦林

  • 商品动态定价策略

滴滴、机票、电商商品的动态定价(Operations Management专业)

  • AI研究院(实验室)

各大科技巨头相继押宝于人工智能,微软、百度、腾讯、华为诺亚等等。华为诺亚和阿里达摩研究院,就有专门供应链的方向,每年招募很多OR的博士

  • 技术咨询、数据科学|分析

这个或许鲜有人知道它也是运筹学的匹配就业方向,但是美国OR毕业生最大的就业口即为(商业)数据分析师,毕竟每个公司在运营过程中都产出了海量的数据,如何利用这些数据更好地为企业运营者做决策,其中有相当一部分的OR问题。

不了解技术咨询公司为何物?

可以参考【信息】运筹学带你飞 -- 另一条通往顶级咨询公司/数据科学家之路

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31642396

数据科学(Data Science/Analytics)出身,可以在咨询行业做些什么?

https://www.zhihu.com/question/34310860/answer/108146170

  • 优化求解器公司:

Cplex、Gurobi、FICO Xpress等公司的开发员。

这里提一下杉数科技,它可能是中国第一个投身于开发优化求解器的公司,由五位斯坦福教授及博士联合创立,其首席科学顾问斯坦福大学的Yinyu Ye教授是华人运筹学界泰斗人物。核心团队成员具有丰富的行业实践经验,曾为谷歌、IBM、波音、美国能源部、中国电网等政府机构、行业巨头企业解决运营决策优化问题。第一次听说“优化求解器”这个名词?下面一个链接将解答你的疑惑:

混合整数规划/离散优化的精确算法--分支定界法及优化求解器

  • 自动驾驶之优化控制和多车间的实时通信及路径规划 :

自动驾驶中汽车上的摄像头和雷达产生的信号通常用深度学习和几何算法做预处理,作为汽车控制模块的输入,并用运筹学和控制论的方法做汽车下一步动作(例如:刹车、加速等)做出决策。

虽然目前自动驾驶的研发集中在单辆汽车的自我决策上,但是相信随着5G和城市物联网的发展,城市物联网系统层面的多车通信和路径规划会是未来研发的热点。

各大无人驾驶公司:景驰科技、图森未来、禾多科技、Roadstar.ai等。

我们知道运筹学的一个别称就是“决策科学”,而路径规划更是运筹学的一个经典应用领域。

自动驾驶公司职位(路径规划、决策算法工程师)虽然没有明确地称之“运筹学算法工程师”(运筹学的科普依旧任重道远),但是用到的核心技术确是运筹学的数学模型和算法。

2、供应链物流优化软件|系统

因为国家层面智能供应链、智慧物流概念的提出,这个我认为是目前国内的朝阳产业,以前被国外的优化系统所垄断(例如SAP、Llamsoft、Sabre等,参考『MIS』版块),但目前国内已涌现出一批优秀的创业公司,如:悠桦林、杉数科技、派迩瑞筹等。

分析一下今年算法工程师(运筹优化方向)的招聘,我综合了各大公司的岗位要求,总结出以下四个方面:

1学历要求:今年大公司的算法岗博士学历占了大部分,一方面由于大量博士从学术界涌入业界使得行情水涨船高,另一方面对于运筹优化没有3年以上的研究经历很难做到精通。

2算法理论的要求:对常见的运筹优化算法要有了解,因为实际的应用中多数优化问题属于组合优化问题,因此对于组合优化问题的相关算法有着较高的要求,例如拉格朗日松弛,列生成,Benders分解,分支定界等都要有所了解。

3编程语言要求:至少要精通一门常见的编程语言,例如python,C++, Java精通其一即可,对于算法工程师而言编程语言只是一个工具,不要让工具成为阻碍你想法实现的鸿沟即可。熟悉一种常见的优化求解器例如Cplex,Gurobi,优化问题的求解基本上最终都依赖于调用这些常见的求解器来求解。

4其它要求:最好能够对数据科学或者机器学习的内容有所了解,数据科学和机器学习可以很大程度上帮助优化问题的建模,传统的数学机理模型的适用范围有限,在面对具体问题的时候往往需要机器学习来帮助运筹优化。

下面是杉数科技招聘运筹优化方向算法工程师的招聘要求

学界丨秋招在即,运筹学小萌新如何斩获Offer

我们可以看到上面杉数科技的招聘要求基本上都可以对应到我们上面总结的四个方面上去。例如第一条就是学历的要求,第二条,第三条对应的就是编程语言的要求,第四条就是对应其它要求等等。

其实要想让运筹学真正的落地,真正的能够为企业创造价值,运筹优化理论+编程能力+实际的工程能力+其它(机器学习,数据科学等)具备这四个能力就足以胜任这些岗位,而且能够做的很好。

戳链接投递简历,邮件抬头加上『运筹OR帷幄』可享内推福利:

2019「杉数科技」校园招聘全面开启!

至于上面应聘要求中提到的列生成和割平面算法,请参考:

【学界】整数规划经典方法--割平面法(Cutting Plane Method)

【学界/编码】从下料问题看整数规划中的列生成方法(附Gurobi求解器源代码)

3、航空优化软件|系统

运筹学的第二个挑战是缺乏专业人才。中国大数据算法工程师可能有数十万,能懂运筹学的可能不到一万。这些运筹学专家可能懂算法,但他不懂应用场景。应用场景的专家懂行业,但不精通算法。而整个航空软件运筹优化系统需要既懂算法,也懂应用场景的人才,如何能实现跨界,还有很长的路要走。

目前国内在航空优化软件|系统方面非常的优秀的公司是悠桦林。悠桦林的核心团队来自于佐治亚理工大学,他们致力于推进AI+OR在中国落地,从咨询规划到方案落地,提供行业内最先进的大交通、供应链领域的智能决策整体解决方案。2017年悠桦林在航空业获得了大面积推广,并和多家航企形成战略合作,为其广泛提供智能化服务,2018年成为Gurobi中国区指定实施商。悠桦林于今年8月23-8月24日成功举办了“第一届中国民航业界交流大会-空勤资源峰会”,此次峰会吸引了12家航司的积极参与。新闻链接如下

http://news.carnoc.com/list/461/461081.html

下面是悠桦林招聘算法工程师的要求

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我们可以看到该职位对于整数规划的技能提出了较高要求。诚然,工业界的实际问题通常都是离散的,并且会有二元(binary)这样的决策变量。而这些现实问题通常被建模成一个二元整数规划问题,然后调用优化求解器进行求解。因为整数规划是NP难的,因此实际应用中也会设计相应的启发式算法,作为优化求解器的初始解。

关于整数规划,可以参考以下这篇文章:

【学界】整数规划经典方法--割平面法(Cutting Plane Method)

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悠桦林 -- 优化算法工程师招聘

http://dwz.cn/Hh0lYobJ

4、运筹学岗位薪资情况

随着一带一路的国家战略,智能供应链被推到风口浪尖,张帆作为应届硕士毕业生有幸面了国内的一些公司。

作为[运筹OR帷幄]专栏的主编,留德华叫兽更是接触了国内众多OR大厂和初创公司的创始人或首席科学家。了解之后发现大厂们供应链研发部疯狂扩招,有十几人扩到50多人的,有急召30人的!然而全球华人搞OR的博士不多,因此导致了国内大厂招OR博士研究员的成本水涨船高。

由于做着OR和AI交叉的研究工作,留德华叫兽身边OR和AI都有一大圈博士朋友,可以付责任的告诉大家,回国的话,OR博士生去工业界待遇绝对不输AI,并且,竞争也小得多。

学界丨秋招在即,运筹学小萌新如何斩获Offer

从表格1可以看出,运筹优化岗位(硕士、博士)开出的薪资相比较其余互联网行业大火的岗位来说,还是非常有吸引力,希望运筹学专业的小伙伴们学好自己的专业技能,在该领域大展身手吧!

5、找工作?搜集情报要先行

OR博士和硕士如何着手自己的运筹优化秋招之路呢,除了个人能力以外,招聘信息的获得和投递是非常重要的,有些应聘者在秋招的时候就觉得非常心累呀,就是因为方法不对!

(1)大多数人都是海投,海投的结果就是自己投了什么公司,投了什么岗位自己都不知道。

首先明确自己找什么领域,虽然运筹优化是一个大方向,但是有非常多领域,个人的项目经历在对的方向是亮点,在不相关的方向简直就是鸡肋。所以练就火眼金睛先挑选出来和自己研究领域相关比较大或者自己优势比较强或者自己非常感兴趣的方向,针对这个方向确定企业。请一定保证自己的简历有和岗位相关的信息,认真仔细查阅岗位要求,以及岗位名称,减少自己不必要的投递和HR不必要的工作量。每次投递之后,记录表格里面,什么公司,什么岗位,笔试时间,面试时间等。

(2)投递之后可能很快就接到笔试通知了,或者比较优秀的简历都是免笔试的,笔试这部分,认真答,找出自己欠缺的点及时查漏补缺,从而通过每一场笔试。

(3)面试,重头戏,一般有视频面,电话面,现场面三种类型。电话面还好,操作最简单,只需要表达清楚,环境安静即可。视频面试,需要注意个人形象,背景,环境,以及表达清楚,有时候会让写一些公式或者代码,不要紧张,耐心作答。现场面,和视频面试差不多,但是你和面试官是面对面交流,有些内向或者第一次参加面试的人难免会紧张,甚至紧张到本来自己能回答上来的问题都不会了,这个时候需要静下心来,平复心情,和面试官正常沟通。无论是哪一种面试,一定要在面试之前了解公司,至少也要知道是哪个领域超前,否则被问道如何看待我们公司这个问题时,非常尴尬。

关于面试,留德华叫兽强烈推荐一份“黄金技巧”清单,文末有彩蛋!

(4)可能面试不理想,有些人就直接跪了,但是跪也要知道自己是如何跪的。面试官一般最后都会问有什么问题要问我吗?如果你觉得面试比较顺利,可以问一下职位的发展和职责一类的,如果你个人感觉面试已经跪了,这个时候可以问一些自己对与该岗位还有什么欠缺之处需要提升,一般面试官都会告诉你的。

(5)最重要的是,面试完之后的总结,可以不写面经,但自己得记录下来问题,尤其是没有回答好的问题,确保下次再被问到不会再跪。这样一点点积累下来,整个秋招结束后,还怕找不到工作!

找工作方法对了之后,接下来就是如何搜集招聘信息,招聘信息一般来源有公司官网(最靠谱),智联招聘,BOSS直聘网,牛客网,但是上述网站要找的工作比较杂。有没有专门一个能看到运筹优化方向的工作信息的平台呢?

给大家隆重介绍【运筹OR帷幄】招聘板块:该板块和各大名企合作,针对社招,校招,实习都有对应的运筹优化的招聘信息,涵盖领域广泛。

除了【运筹OR帷幄】招聘板块,还有OR学术群和【冀寻伯乐】板块。

OR学术群目前有共计10个硕博微信群,以及不限学历的五个千人QQ群。

群内实行机构实名制,入群需修改名片备注所在公司或机构,汇聚着全球OR方面的学者和专家,入群方式见文末。

小编惊奇的发现,很多在学术群经常参与讨论学术的小伙伴已经被大佬挖走,其备注在几个月之后就“悄悄”地换成了某个公司。(P.S.:OR学术群也被证明是企业大佬挖掘千里马的最佳之地)

【骥寻伯乐】板块面向10w+的关注者(其中不乏业界大佬)自我推荐,不失为一个让大佬发现自己的好机会!

骥寻伯乐实例如下

【骥寻伯乐】东北大学硕士寻运筹优化工程师/并行计算工程师/图像算法工程师岗位

6、关于对运筹优化从业者的建议

无论是博士或者是硕士,找工作遇到企业和个人之间gap较大,建议应聘者从以下两点出发提升个人:

(1)提升编程能力(算法以及使用优化求解器)和项目经验

(2)学点机器学习、深度学习。现在不论学术界还是业界OR和ML交叉非常多

硕士的个人阅历包括项目经历目前来说相比博士还是比较薄弱的,那运筹优化方向的硕士就要放弃自己的方向了吗?

答案当然是NO,可以从以下两点出发:

(1)选择继续深造,攻读博士学位,博士期间的锻炼会让你更加全面地投入到运筹优化的学界领域,更加关注该领域的最新进展。

(2)选择和优化相关的开发工作,可能目前还不能成为优化组的核心,但是在和大佬学习的过程中,还是会提升自己关于运筹优化的造诣,只要不放弃地深入运筹学,相信最终肯定能成为运筹优化的大佬!

7、总结

本篇文章的宗旨是让更多的运筹学的小伙伴能充分了解该领域的发展和就业,以及提供就业信息帮助大家在秋招节省查找信息的麻烦,希望大家都能在秋招收获心仪的offer!

精彩预告:『运筹OR帷幄』的『数据科学』板块会广泛收集运筹学和机器学习工作岗位的信息,做一回数据挖掘。让数据说话,指引运筹学从业者和有兴趣加入这个领域的人能够充分了解运筹学的就业行情。

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原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/8v9vDe3kAOlFDz1zX_WDQg

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