职位描述:
1. 负责搭建和优化大规模智能供应链优化系统(包括不限于库存的智能采购、补货调拨、库存均衡、清滞定价等)。利用运筹学、应用统计、控制理论等相关算法,基于业务场景,持续迭代优化;
2. 负责追踪前沿库存优化理论和统计预测等技术,结合场景落地,将算法进行产品化落地,创造价值;
3. 参与算法中台组件的建设,针对消费品、汽车、医药等不同领域,沉淀可复用的算法组件能力。
任职要求:
1、熟悉运筹优化领域主要问题、理论工具及常用解决方法,对线性规划、混合整数规划、动态规划、元启发式等模型与算法有较深入了解,并参与过相关领域大规模工程项目实践;
2、掌握常见的机器算法模型及原理,如线性回归、决策树、Boosting、Bagging、PCA,熟悉分类、预测、聚类等常用算法,熟悉工程应用中GBDT、XGBoost关键参数,参与过大规模机器学习、数据挖掘项目;
3、熟悉Linux系统,熟练掌握Python语言,能够熟练使用numpy、pandas、scikit-learn独立进行建模实验;
4、熟练掌握sql语言,熟悉mysql、hive,有spark大数据处理经验优先;
5、熟练掌握java语言,有java项目开发经验优先;
6、在统计/数学/计算机/机器学习/运筹优化相关领域拥有学位,数据敏感,有良好的逻辑思维和定义以及解决问题的能力。