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崗位職責(zé)
一、數(shù)據(jù)挖掘、運(yùn)籌方向：
1.研究機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化等領(lǐng)域的前沿技術(shù)，建立、評估、迭代數(shù)據(jù)模型和算法，構(gòu)建數(shù)據(jù)洞察體系。
2.深入理解業(yè)務(wù)場景，打造智能化供應(yīng)鏈解決方案: 基于對業(yè)務(wù)場景的深入理解和大量數(shù)據(jù)特征，參與智能運(yùn)營、需求挖掘、路徑優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)控制等方向的算法研發(fā)，同時挖掘產(chǎn)業(yè)鏈中的多元數(shù)據(jù)價(jià)值，提升供應(yīng)鏈效率和服務(wù)質(zhì)量。
3.緊貼業(yè)務(wù)部門需求，賦能業(yè)務(wù)決策: 基于數(shù)據(jù)洞察體系和各類業(yè)務(wù)特征，構(gòu)建算法模型，為集裝箱調(diào)配、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、供應(yīng)商管理等關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持與前瞻性預(yù)測。
4.挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新:分析和研究數(shù)據(jù)與實(shí)際業(yè)務(wù)，針對具體業(yè)務(wù)場景挖掘各類數(shù)據(jù)標(biāo)簽，深入理解業(yè)務(wù)規(guī)律，驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新和增長。
二、大模型方向：
1.完成大模型相關(guān)任務(wù)，包括數(shù)據(jù)收集處理、模型訓(xùn)練、評測及推理等工作，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和模型的有效性。
2.參與大模型算法的應(yīng)用研究，涉及語言模型、多模態(tài)模型等領(lǐng)域，應(yīng)用 Prompt 工程、RAG、SFT 等技術(shù)，將算法從理論轉(zhuǎn)化為實(shí)際業(yè)務(wù)場景中的解決方案。
3.協(xié)助團(tuán)隊(duì)探索智能體應(yīng)用的新方向，參與將前沿研究成果轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品功能的實(shí)現(xiàn)過程，推動產(chǎn)品的創(chuàng)新與優(yōu)化。
4.參與大模型在業(yè)務(wù)場景中的關(guān)鍵能力開發(fā)，如知識理解、指令遵循、基礎(chǔ)推理等，優(yōu)化模型在業(yè)務(wù)中的落地效果，提升業(yè)務(wù)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(wù)系統(tǒng)中的穩(wěn)定運(yùn)行。
三、算法工程方向：
1.參與算法平臺擴(kuò)展性、穩(wěn)定性優(yōu)化，確保能滿足現(xiàn)階段業(yè)務(wù)對算法處理的需求，并為未來業(yè)務(wù)拓展奠定基礎(chǔ)。
2.設(shè)計(jì)算法模型服務(wù)化方案，致力于實(shí)現(xiàn)高并發(fā)、低延遲在線推理服務(wù)，保障服務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行。
3.參與算法從研發(fā)到生產(chǎn)的工程化流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評估等環(huán)節(jié)。
4.參與算法平臺的模塊化、服務(wù)化工作，提升平臺的易用性和可維護(hù)性。
5.推動算法平臺與公司內(nèi)部其他系統(tǒng)集成，助力提升協(xié)同效應(yīng)。
任職要求
1.計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)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(xué)基礎(chǔ)，熟悉線性代數(shù)、概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)、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(shí)現(xiàn)及性能優(yōu)化。
5.深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)原理，熟悉常用框架如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。
6.能夠快速學(xué)習(xí)和適應(yīng)新技術(shù)，具有較強(qiáng)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(tuán)隊(duì)合作精神，能夠有效溝通，與跨部門團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作。
8.熟悉常見的大模型架構(gòu)。（大模型方向）
9.有算法工程化、AI平臺建設(shè)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)。（算法工程化方向）
10.熟悉模型推理加速技術(shù)（如TensorRT、ONNX、OpenVINO等）。（算法工程化方向）
11.熟悉容器化技術(shù)（如 Docker）和 Kubernetes 集群管理，具備模型部署到云平臺或生產(chǎn)環(huán)境的經(jīng)驗(yàn)。（算法工程化方向）