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職責(zé)描述： 1. 方向負(fù)責(zé)與規(guī)劃：負(fù)責(zé)零售供應(yīng)鏈場景下需求預(yù)測、運(yùn)籌規(guī)劃算法方向的整體技術(shù)規(guī)劃、路線設(shè)計(jì)與迭代節(jié)奏把控，聚焦銷量 / 需求預(yù)測、智能訂貨、智能排班、人力優(yōu)化、物流路徑規(guī)劃、智能出清等核心場景，輸出可落地的算法方案與技術(shù) roadmap。 2. 核心算法研發(fā)與落地：獨(dú)立 / 牽頭負(fù)責(zé)需求預(yù)測、運(yùn)籌優(yōu)化類核心模型的全流程研發(fā)：包括需求分析、特征工程、模型選型、算法設(shè)計(jì)、訓(xùn)練調(diào)優(yōu)、效果評估與持續(xù)迭代，保障預(yù)測準(zhǔn)確率、成本優(yōu)化、損耗降低等關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)達(dá)成。 3. 算法工程化與效果保障：協(xié)同數(shù)據(jù)、工程團(tuán)隊(duì)完成模型的工程化部署、線上效果監(jiān)控、異常定位與迭代優(yōu)化，確保算法系統(tǒng)穩(wěn)定、高效運(yùn)行，真正實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)降本增效。 4. 技術(shù)攻堅(jiān)與前沿落地：針對預(yù)測不準(zhǔn)、約束復(fù)雜、求解效率低等業(yè)務(wù)難點(diǎn)進(jìn)行技術(shù)攻堅(jiān)；持續(xù)跟蹤時(shí)序預(yù)測、運(yùn)籌優(yōu)化、大模型在零售供應(yīng)鏈中的前沿方案，結(jié)合業(yè)務(wù)場景做技術(shù)引入與創(chuàng)新落地。 5. 技術(shù)沉淀與賦能：輸出算法方案、模型文檔、實(shí)踐等技術(shù)沉淀，為團(tuán)隊(duì)內(nèi)初級 / 中級算法同學(xué)提供技術(shù)指導(dǎo)與方案評審，提升方向內(nèi)整體算法能力與交付質(zhì)量。 6. 業(yè)務(wù)協(xié)同：深度對接供應(yīng)鏈、運(yùn)營、物流、門店等業(yè)務(wù)方，精準(zhǔn)理解業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為可量化、可求解的算法問題，推動算法與業(yè)務(wù)深度融合。 任職要求： 1. 學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn)：本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)，3 年及以上算法工作經(jīng)驗(yàn)，有零售 / 快消 / 供應(yīng)鏈行業(yè)算法落地經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。 2. 算法與數(shù)學(xué)功底：扎實(shí)的算法與數(shù)學(xué)功底，深耕時(shí)序預(yù)測、需求預(yù)測、銷量預(yù)測方向?yàn)橹?，有運(yùn)籌優(yōu)化（線性 / 整數(shù)規(guī)劃、啟發(fā)式算法、調(diào)度優(yōu)化、路徑規(guī)劃等）方向經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。 3. 技術(shù)能力：熟練使用 Python 進(jìn)行算法開發(fā)，熟悉常用機(jī)器學(xué)習(xí) / 深度學(xué)習(xí) / 運(yùn)籌優(yōu)化工具庫，具備良好的工程化思維，能獨(dú)立完成模型訓(xùn)練、評估與上線迭代。 4. 項(xiàng)目能力：能獨(dú)立負(fù)責(zé)復(fù)雜算法項(xiàng)目：從需求理解、方案設(shè)計(jì)、模型開發(fā)到落地復(fù)盤，有完整項(xiàng)目閉環(huán)經(jīng)驗(yàn)。 5. 問題解決能力：具備較強(qiáng)的業(yè)務(wù)理解與問題抽象能力，能把零售供應(yīng)鏈、門店運(yùn)營、物流等實(shí)際問題建模為可求解的算法問題。 6. 綜合能力：良好的溝通協(xié)作、文檔撰寫與技術(shù)分享能力，責(zé)任心強(qiáng)，能承受業(yè)務(wù)壓力并持續(xù)迭代優(yōu)化；關(guān)注大模型、AI 新技術(shù)在供應(yīng)鏈預(yù)測、智能決策場景的應(yīng)用，有相關(guān)落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。