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运筹优化方向：熟悉运筹优化领域的主要问题、理论工具和常用的解决方法。 使用过Gurobi、CPLEX或其他求解器解决过实际问题机器学习方向：掌握常见的机器学习算法，如线性模型，SVM, Boosting, Bagging，HMM, LDA等具有解决大规模优化模型经验，掌握Column Generation，Benders’ Decomposition, branch and cut等方法。 或熟悉深度学习，掌握一种或多种深度学习框架如Tensorflow, pytorch, mxnet, caffe等的优先较强的逻辑分析能力和数学建模能力; （分析实际问题、抽象建立数学模型）较好的编程能力，熟练掌握Java，C/C++，Python等至少一门语言; （工程师基础要求）；至少精通一门数据分析语言，如Python、R、 S等，熟悉Python的优先，熟悉数据库及SQL，对数据结构和算法设计有了解 有运筹算法物流方面的经验的优先

公司简介：
   宝和数据股份有限公司成立于2008年，公司是专业的科技大数据与人工智能技术服务商、CODATA国际科技数据委员会机构委员、国家高新技术企业、商务部AAA信用等级企业。公司专注于为教育主管部门、高校、研究院和企业研发机构提供学科建设、科学研究、人才培养、师资服务、质量管理等数据服务，公司拥有30多项自主知识产权的科学数据解决方案。
公司的核心技术是自然语言处理NLP、知识图谱KG、自动文摘AS、主题模型、机器阅读理解、推荐算法、自动文本生成、机器学习等数据智能技术，基于CERIF关联数据模型、CASRAI协议实现科技数据的采集、存储、清洗、标引、指派、关联、分析等数据ETL和数据建模，支撑PB级别的结构化数据分析，基于知识库高速处理分析海量数据。
公司的重要客户包括： 清华大学、浙江大学、上海交通大学、复旦大学、南京大学、中国科学技术大学、西安交通大学等7所C9高校、60多所一流学科高校；长三角高校联盟、江苏省教育厅、上海市教委、天津市高等教育文献信息中心、安徽省高校联盟等教育机构；中国科学院、中国农业科学院、上海图书馆等大型学术机构，中国一汽等企业机构， 服务客户超过300家。
公司的使命是以数据智能促进科技进步，公司注重技术研发，先后与南京大学人工智能学院、上海交通大学电子信息学院、中国科学院科学数据中心、国家发改委大数据分析与计算技术实验室等科研机构建立产学研合作，实现先进数据处理技术的成果转换。
公司于2017年完成股份制改造和B轮融资，通过ISO9001质量认证，现有员工百余名，团队主要成员拥有超过10年的科学大数据行业从业经验。 公司总部位于南京大学，在北京、广州、杭州、香港设有子公司。建立了遍布全国的客户服务网络，为用户提供科学大数据专业服务。


地 址：南京市栖霞区南大科学园7号楼