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职位详情

• 杭州
• 5-10年
• 硕士

• 深度学习
• 大模型算法
• 运筹优化
• SQL
• Python
• 数据科学

职位描述 1. 业务场景建模：深入理解零售场景（例如消费电子等）的供应链管理、定价竞争等业务逻辑，构建基于运筹学的数学优化模型，在商品组合和端架陈列优化、实时库存控制、动态定价竞争等场景的解决方案设计与落地； 2. 多模态数据融合：整合多模态的海量数据资源（门店日销/库存数据、货架图像、天气数据、社交来自BOSS直聘媒体舆情等），通过计算机视觉等技术分析货架陈列状态，结合时序模型预测销售趋势，驱动供应链决策优化； 3. 效果评估：从算法验证（A/B测试）、业务boss试点到规模化推广，建立效果评估体系，通过成本-收益分析量化解决方案对GMV、库存周转率等核心指标的提升价值； 4. 跨域协同：与业务运营、产品技术团队协作，将算法能力封装为标准直聘化解决方案能力（如智能补货），推动在品牌商端的商业化落地。 职位要求 1. 硕士及以上学历，运筹学、统计学、应用数学、计算机科学等相关领域，具备组合优化/线性规划等运筹学方法论基础； 2. 精通Python及机器学习框架，具备运筹优化项目经验；如有过供应链优化，或基来自BOSS直聘于强化学习实现动态来自BOSS直聘定价策略相关经历优先；有AI大模型和智能体落地应用经验优先； 3. 熟悉快消/医药零售渠道管理机制，了解KA客户管理、渠道返利政策等业务规则，能快速定位数据与业务逻辑的映射关系； 4.具备多模态数据处理经验：如图像识别（货架SKU检测）、大语言模型（社交舆情对销售影响分析）等交叉领域能力优先； 5. 强商业洞察力，能从算法指标（如MAPE、服务率）推导出可执行的渠道管理建议；具备TOB服务思维，能面向品牌商高层输出数据洞察报告并推动决策。