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【主要职责】
1.参与智能决策模型研发:在导师指导下,研究与实现适用于电商决策场景的算法,包括但不限于:预测性决策基础:运用时间序列模型(如Prophet,ARIMA)进行精准的销量预测,为后续决策提供核心输入。
2.优化决策算法探索:学习并尝试使用运筹优化算法(如线性规划、进化算法),解决“在成本约束下实现利润最大化”的自动定价、自动补货等问题。
3.规则与模型融合:参与构建混合决策系统,将基于专家经验的规则与基于数据驱动的模型预测结果相结合,输出可靠决策建议。
4.决策服务与评估:
将决策算法封装为高可用的决策服务API(如使用FastAPI),供业务系统调用。参与构建决策效果评估体系,通过回溯分析等方式评估决策收益,并持续迭代优化决策逻辑。
5.数据洞察与协作:
深入分析业务数据,从用户评论、销售趋势等数据中挖掘洞察,为决策逻辑的优化提供依据。
与数据开发、商品运营等团队紧密协作,确保决策链路畅通。

【职位要求】
必备条件(我们看重你的基础和潜力):
1.学历与专业:拥有1-2年相关经验或24/25届优秀应届毕业生,计算机科学、统计学、数学、工业工程/运筹学、数据科学等相关专业本科及以上学历。
2.编程与数据基础:熟练掌握Python编程和常用数据科学库(如Pandas,NumPy,Scikit-learn)。熟练掌握SQL,能独立进行数据提取与分析。
3.算法基础:扎实的机器学习与数学基础,理解常见机器学习算法(如线性模型、树模型)的原理。对优化算法(如梯度下降、线性规划)有基本概念者优先。
4.思维与能力:具备出色的逻辑分析能力和系统思维,能够理解复杂业务背后的决策逻辑。拥有强烈的求知欲和出色的解决问题的能力。
5.沟通协作:良好的沟通能力,能清晰表达自己的想法。

加分项(会让你脱颖而出):
项目经验:拥有数据科学项目/竞赛经验(如Kaggle),或在课程/项目中接触过决策优化、预测模型等内容。请务必在简历中附上GitHub链接或项目描述。

技术视野:接触过以下任何一项:
●时间序列分析库(如statsmodels,fbprophet)
●优化求解器(如PuLP,Gurobi,CVXPY)或遗传算法库
●Web服务框架(如FastAPI,Flask)
●业务兴趣:对电子商务、供应链管理、博弈论等领域有浓厚兴趣。
●语言能力:具备良好的英语阅读能力。
2026-06-28 13:35
IP属地:广东

职位福利

本科1年以下
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