岗位职责
- 应用业内先进的时序预测算法，持续提升预测准确率，打造盒马统一的预测平台支持各项公司业务，包括商品日销量预测、小时级销量预测、盒马订单量预测，品类GMV预测等业务口径。
- 经过多年沉淀，已经形成传统统计模型、机器学习模型、深度时序模型、时空图网络模型和时序大模型等多个技术方向，预测准确率行业领先。
- 基于精准的销售预测，结合库存优化模型，实现最优订货。目前盒马已经实现了基于算法的高度自动化补货系统，自动化水平和缺损控制能力行业领先。
- 结合时序预测和价格、营销弹性模型，实现智能定价和营销。支持GMV最大化，毛利最大化，库存清仓等多种自动定价和自动营销应用。
职位要求
- 3年以上工作经验，综合运用各种算法产生业务价值，需要较强的数学建模能力，能够将具体的业务问题转化为算法问题。
- 对传统机器学习模型如GBDT、SVM和深度时序模型如transformer，deepar，TFT等有深入了解和使用经验，熟悉大模型原理和应用者优先。
- 至少熟练运用java或python中的一种，熟悉pytorch，有Hadoop、spark等分布式开发经验。
- 逻辑思维严谨，思路灵活；有强烈求知欲，对人工智能领域相关技术有热情，具备团队合作意识。
