算法工程师（时序预测·供应链优化）

围绕大宗商品领域构建融合 LLM、深度学习时序预测与运筹优化的端到端智能系统。核心职责包括：构建覆盖宏观指标、行业基本面及替代品价格的多因子时序预测模型，探索 Transformer、Mamba 等前沿架构在商品价格预测中的应用；利用大语言模型自动提取研报、新闻、政策文本中的关键供需信号，实现非结构化信息定量化，并开发基于 RAG + Agent 的自动化供需平衡表系统；针对大宗商品贸易中的调拨、加工、多式联运等场景进行数学建模，优化物流成本与库存周转，解决路径规划与配额分配问题；利用 Monte Carlo 模拟、VaR/CVaR 等方法量化价格波动风险，并结合强化学习探索动态套保策略。要求具备时序预测、组合优化或运筹建模能力，熟练使用 Python 及深度学习框架，并掌握至少一种数学规划工具。