岗位职责
- 商品经营决策：围绕商品的生命周期，进行品类规划、价格、以及渠道投资决策，提升商品的经营能力；
- 构建分层的经营目标规划、预算分配的决策算法以及动态调控能力；
- 增量效应与因果推断：解决零售经营投资响应建模的问题，优化目标和预算的分配决策；
- 供应链决策优化：构建智能补货、库存调拨、订单履约优化、物流成本优化等算法能力，支撑行业成本、效率、履约体验与损益等核心经营目标达成；
- LLM-based Decision Making 与自进化优化（Self-Evolution Optimization）的算法能力与Agent建设，并应用到上述经营场景中。
职位要求
- 运筹优化、机器学习、人工智能、计算机科学、工业工程等相关专业硕士或以上学历；
- 熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架，具备大规模分布式训练、推理优化与工程部署经验；熟悉 SQL、Spark/Hadoop/Flink 等大数据处理工具，能高效处理海量电商供应链数据；
- 熟悉运筹优化方法，如混合整数规划（MIP/MILP）、线性规划、动态规划、随机优化、元启发式算法等；熟悉大语言模型相关技术，如预训练（CPT）、后训练（SFT/DPO/RLHF）、PE、LLM Agent、RAG、推理增强等；有LLM 在供应链垂直领域落地经验者优先；
- 具备业务抽象与建模能力，能够将复杂的商品经营、供应链决策问题分解、抽象成可求解的数学模型或学习模型；
- 有将复杂学术成果转化为工业级方案并在真实业务中规模化落地者优先；在顶级会议或期刊发表过运筹优化、强化学习、大语言模型、供应链相关论文者优先；
- 热爱算法研发，具备 hands-on能力，持续关注学术前沿；积极、乐观、向上、皮实，具有较好的团队合作精神，勇于面对挑战。
