#职场会客厅#栏目
【运筹Offer】全新推出#职场会客厅# 栏目！本栏目将邀请在运筹学及相关行业内的有多年经验的业界前辈、新生代职场先锋、行业资深HR等嘉宾，与大家分享最新的行业动态、最前沿的方法论和技术、企业用人需求及职场经验。
本期嘉宾介绍
简介：2017年毕业于中国科学技术大学数学系，2022年获美国普林斯顿大学运筹与金融工程专业博士学位。博士期间主要从事强化学习，数学优化与理论计算机等方向的研究。2022年末加入达摩院MindOpt数学优化求解器小组，从事求解器开发的相关工作。
活动时间及主题
1、时间：20240203（周六），19：30
2、地点：腾讯会议（获取方式见本文末）
3、分享主题：
1. 求解器概述及市场概况
1.1 介绍求解器的基本概念和在运筹优化领域的应用。
1.2 概述国内外不同类型的求解器，如线性规划、整数规划、启发式算法等，以及其在实际问题中的应用场景和特点。
1.3 分享一些求解器在解决实际问题中的成功案例，如优化供应链、生产调度等，以便观众更直观地了解其价值和应用范围。
2. 达摩院求解器的技术特点
简介阿里巴巴达摩院研发的求解器技术。
2.1 阐述达摩院求解器在求解效率、准确性、可扩展性等方面的技术优势，以及其与市场上其他求解器的差异。
2.2 分享达摩院在求解器技术研发过程中遇到的挑战以及解决方案，展示其在技术创新方面的实力和经验。
3. 跨领域研究经历及求职经历分享
3.1 博士毕业后，为什么会选择运筹优化方面的研究，而不是继续从事和强化学习相关的研究？
3.2 从强化学习方面的研究跨越到运筹优化方面的研究，最需要克服的困难是什么？
3.3 机器学习的蓬勃发展对传统运筹优化带来了哪些挑战与机遇？
4、活动须知：本期会客厅主要以访谈形式展开，请在本文下方评论留言你想问的问题，我们会根据大家的提问预设问答环节讨论主题。会议当天参会者也可在聊天室内以文字的形式提交问题与嘉宾互动。
5、注：时间节点若有变化，我们会在本文下方置顶留言，请及时关注。
参与方式
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转载自久章智能（微信公众号，久章智能于 2024-02-22 转载），内容保持原貌，版权归原作者及原账号所有。阅读原文 ↗