希音资深规划工程师（数据分析方向）
任职要求
1、本科及以上学历，物流工程、物流管理、机械工程、IE等专业优先； 2、3年以上相关工作经验，有丰富的仓储规划设计及实施经验； 3、熟练SQL、EXCEL、PPT、VISIO等软件操作； 4、具备较强的数据分析能力，能从仓储运作数据中提炼出对应的运作或者处理流程； 6、逻辑思维清晰，沟通能力强，具备整合资源的能力和创新求变意识。
工作职责
1、深入理解业务，设计并建立数据分析模型，采用结构化的数据模拟运作场景，论证与验证规划项目的可行性、投资收益； 2、深入参与电商仓储业务建设，梳理业务逻辑并基于目标拆解分析规划和建设体系，输出成本、效率等指标体系和诊断机制，对业务表现进行敏捷有效的评估与监控； 3、结合业务动态，通过数据分析为业务团队提供准确的数据支持和有效的优化策略，并形成分析报告； 4、与业务团队配合，发起和推进改进方案落地执行，并获得实际收益； 5、为Inbound和Outbound模块提供数据支持，通过分析业务数据，帮助规划选择合适的仓库与设备，重构业务策略，重组库内作业流程，并推动实施达到降本增效的目标；
负责设计和实现携程集团全面容量管理体系，需具备基于AIOPS的容量管理和运维经验。 1、负责携程集团容量管理体系建设，包括高峰和日常场景下的容量预估、容量治理、容量弹性伸缩、容量应急等，构建自动化、智能化的容量托管能力； 2、建设全面资源管理系统，包括但不限于计算、存储等20+种资源管理能力，建设自动化、智能化水位管理能力，建设监控告警巡检等稳定性保障体系等；建设智能化的资源增长预测能力，做出资源需求规划和评估容量风险，最大化资源利用率，建立自动化的良性资源循环； 3、探索计算、存储、带宽等资源的优化方案，通过技术手段实现成本优化，建设/推动多种混部(离在线、存储计算)、容量巡检等能力，优化资源效率，提升性能，降低成本； 4、建设资源容量相关数据体系，并建设和优化容量、ROI等模型，由数据驱动制定资源容量和管理计划，持续优化供需，降低成本； 5、负责和推动携程智能资源容量调度能力提升
TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 为什么加入我们 与团队共同激发创造：创造是TikTok的核心。不管对于TikTok产品还是团队本身，我们都希望能激发更多想象力，为自己、平台、我们所服务的社区以及社会带来更多价值和影响。 在有挑战的事中成长：在TikTok，你能够参与非常有挑战性的项目，一起做出突破行业、有全球影响力的事。这里有数以亿计的用户，在等你用新技术、新想法为他们带来新的的体验。我们从不安于现状，对我们来说，每一个挑战，无论多么困难,都是一个学习、创新、和成长的机会。 工作方式和文化：我们鼓励务实解决实际问题、在每件事上追求求极致，希望大家始终像“创业第一天”那样做事。公司文化多元兼容，同事之间像同学一样平等相处，机制敏捷灵活，希望更好地激发每个人的创造力。 优秀的人能获得认可与回报：优秀人才能够和公司共同成长，什么时候加入都不晚。我们也进一步加大了激励区分度，让优秀的人得到认可和回报、承担更多重要项目，充分发发挥潜能，脱颖而出。 欢迎加入我们！ 1、负责TikTok直播相关的数据分析工作，方向包括观看体验优化、主播生态、公会经营、推荐效果等； 2、负责业务方向的指标体系设计，负责搭建对应的监控体系和异动分析； 3、利用统计科学方法，进行有效科学的效果评估，包括A/B实验、因果推断等； 4、深入理解业务目标，利用数据挖掘形成分析洞察，找到潜在优化方向，为业务决策提供数据支持。配合产品/推荐工程师/研发，推进优化落地； 5、探索归纳分析方法论，研究数据科学理论，推进数据产品的迭代优化，提升分析效率； 6、承担团队管理职责，负责跨职能团队沟通、分析工作规划、指导分析过程、搭建团队等。
岗位职责 - 稳定可靠且易于扩展的Planning架构设计与系统开发； - 通过DL/RL/POMDP/Game Theory等算法提升决策规划交互能力，使系统表现更加符合人类驾驶习惯； - 基于海量路测数据构建完整的数据驱动算法工具链，构建高效规划训练及评测系统等； - 高性能高效率的数值优化和计算几何算法开发。
团队介绍：国际化内容安全平台团队致力于为字节跳动国际化产品的用户维护安全可信赖环境，通过开发、迭代机器学习模型和信息系统以更早、更快发掘风险、监控风险、响应紧急事件，以人工智能技术支持业务发展，力求更高效、更敏捷、更全能地维护站内生态安全。 1、负责工程架构基础能力的探索、规划和建设，优化工程架构、质量、体验和效率，服务全球化内容审核平台； 2、完善Web工程架构体系并推进量化提升，包括但不限于微前端基座、Monorepo生态、架构运维方案等工程体系； 3、建设产品平台稳定性、用户体验、产品成熟度等度量体系，提升产品平台用户体验的度量能力并持续推升； 4、建设技术工程指标管理运营体系，通过指标管理运营标准化、自动根因分析联动等能力，提升工程状态可观测性和问题发现效率； 5、探索AI与工程体系的结合可能，建设分业务场景和工程流程的AI解决方案，助力需求交付质量和效率提升。