Datawhale分享
推荐：黄玉琳，京东，Datawhale成员
我们是京东零售集团供应链算法优化团队，通过在人工智能与运筹优化领域的持续性技术革新,为京东自营千万级商品提供算法策略支持,实现了以用户为中心的供应链管理和更高效、更快速的响应。
近期荣获了INFORMS Prize、2024 Gartner供应链技术创新奖（亚洲唯一企业）等行业大奖。我们渴望充满激情、怀揣技术梦想的同学加入这个大家庭，立足一线业务，深入发展技术，共同推动AI技术在供应链领域的落地应用。
参与智能库存、履约、价格以及品类等算法体系搭建，深入了解和挖掘业务痛点并提出可行的解决方案； 运用数据挖掘和机器学习等技术优化供应链领域相关模型，包括但不限于时序模型、机器学习模型、计量经济模型、深度学习模型等； 参与海量数据分析与统计，能够深入分析现有模型不足，持续优化算法； 对技术有热情，能够及时跟进机器学习、大模型等相关技术的最前沿技术发展，并合理地运用到实际产品。
计算机、数学、统计学或人工智能等相关专业硕士学历以上； 对数据敏感，喜欢并善于从数据中发现规律； 精通一门或多门开发语言（Python等），熟练掌握常用数据结构和算法； 精通常用机器学习和数据挖掘算法，包括时间序列算法、RNN神经网络、强化学习等算法； 有机器学习相关领域顶级论文发表和相关的理论研究经验； 熟悉分布式机器学习框架，熟悉Hive等大数据处理平台，具备实际工作经验； 优秀的沟通和协作能力，有创新精神，乐于接受挑战，能承受工作压力； 良好的英语阅读能力。
参与仓网、履约等运筹优化体系建设，深入理解业务流程，挖掘并分析业务中的运筹优化潜力，提出创新的解决方案； 运用运筹学、优化理论、数学建模等技术手段，对供应链中的物流、仓储、配送等环节进行深入分析，建立高效的优化模型； 负责海量运营数据的分析与挖掘，包括销量预测、库存水平优化、订单分配等，持续改进优化算法，提升业务效率和降低成本； 对优化技术有热情，能够跟踪最新的运筹优化技术发展，如元启发式算法、机器学习在优化中的应用等，并将这些先进技术合理地融入到实际业务中。
运筹学、数学、统计学、计算机科学或相关专业硕士及以上学历； 对数据敏感，具备出色的数据分析能力，善于从数据中发现潜在的优化空间； 熟悉强化学习者优先； 精通一门或多门开发语言（Python等），熟练掌握常用数据结构和算法； 精通运筹优化算法，包括线性规划、整数规划、动态规划、随机优化等，有实际的项目经验； 有在运筹优化领域的顶级期刊或会议上发表论文的经验优先； 熟悉分布式计算框架，如Hadoop、Spark等，有实际的工作经验； 具备优秀的团队合作精神，有创新意识，愿意接受新挑战，能够在压力下工作； 良好的英语读写能力，能够阅读和理解专业英文文献。
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