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崗位職責
一、數(shù)據(jù)挖掘、運籌方向：
1.研究機器學習、深度學習、運籌優(yōu)化等領域的前沿技術，建立、評估、迭代數(shù)據(jù)模型和算法，構建數(shù)據(jù)洞察體系。
2.深入理解業(yè)務場景，打造智能化供應鏈解決方案: 基于對業(yè)務場景的深入理解和大量數(shù)據(jù)特征，參與智能運營、需求挖掘、路徑優(yōu)化、風險控制等方向的算法研發(fā)，同時挖掘產業(yè)鏈中的多元數(shù)據(jù)價值，提升供應鏈效率和服務質量。
3.緊貼業(yè)務部門需求，賦能業(yè)務決策: 基于數(shù)據(jù)洞察體系和各類業(yè)務特征，構建算法模型，為集裝箱調配、網(wǎng)絡優(yōu)化、供應商管理等關鍵業(yè)務決策提供精準的數(shù)據(jù)支持與前瞻性預測。
4.挖掘數(shù)據(jù)價值，驅動業(yè)務創(chuàng)新:分析和研究數(shù)據(jù)與實際業(yè)務，針對具體業(yè)務場景挖掘各類數(shù)據(jù)標簽，深入理解業(yè)務規(guī)律，驅動業(yè)務創(chuàng)新和增長。
二、大模型方向：
1.完成大模型相關任務，包括數(shù)據(jù)收集處理、模型訓練、評測及推理等工作，確保數(shù)據(jù)的準確性和模型的有效性。
2.參與大模型算法的應用研究，涉及語言模型、多模態(tài)模型等領域，應用 Prompt 工程、RAG、SFT 等技術，將算法從理論轉化為實際業(yè)務場景中的解決方案。
3.協(xié)助團隊探索智能體應用的新方向，參與將前沿研究成果轉化為產品功能的實現(xiàn)過程，推動產品的創(chuàng)新與優(yōu)化。
4.參與大模型在業(yè)務場景中的關鍵能力開發(fā)，如知識理解、指令遵循、基礎推理等，優(yōu)化模型在業(yè)務中的落地效果，提升業(yè)務處理效率。
5.參與算法模型的工程化落地工作，包括模型壓縮、加速、部署與監(jiān)控等環(huán)節(jié)，確保模型在業(yè)務系統(tǒng)中的穩(wěn)定運行。
三、算法工程方向：
1.參與算法平臺擴展性、穩(wěn)定性優(yōu)化，確保能滿足現(xiàn)階段業(yè)務對算法處理的需求，并為未來業(yè)務拓展奠定基礎。
2.設計算法模型服務化方案，致力于實現(xiàn)高并發(fā)、低延遲在線推理服務，保障服務的穩(wěn)定運行。
3.參與算法從研發(fā)到生產的工程化流程，包括數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型訓練、模型評估等環(huán)節(jié)。
4.參與算法平臺的模塊化、服務化工作，提升平臺的易用性和可維護性。
5.推動算法平臺與公司內部其他系統(tǒng)集成，助力提升協(xié)同效應。
任職要求
1.計算機、數(shù)學、統(tǒng)計相關專業(yè)本科及以上學歷，碩士及以上優(yōu)先。
2.數(shù)據(jù)敏感，有良好的邏輯思維和定義以及解決問題的能力。
3.具備良好的數(shù)學基礎，熟悉線性代數(shù)、概率論與統(tǒng)計學、優(yōu)化算法等。
4.精通至少一種編程語言，如 Python、Java 或 C++，熟悉算法實現(xiàn)及性能優(yōu)化。
5.深入理解機器學習、深度學習原理，熟悉常用框架如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。
6.能夠快速學習和適應新技術，具有較強的創(chuàng)新意識和探索精神，能夠提出新的想法和解決方案。
7.良好的團隊合作精神，能夠有效溝通，與跨部門團隊緊密協(xié)作。
8.熟悉常見的大模型架構。（大模型方向）
9.有算法工程化、AI平臺建設相關工作經驗。（算法工程化方向）
10.熟悉模型推理加速技術（如TensorRT、ONNX、OpenVINO等）。（算法工程化方向）
11.熟悉容器化技術（如 Docker）和 Kubernetes 集群管理，具備模型部署到云平臺或生產環(huán)境的經驗。（算法工程化方向）