顺丰SC-大数据分析工程师
任职要求
1.本科及以上学历，统计学、数学、计算机等专业优先； 2.5年以上数据分析工作经验，善于发掘数据背后的本质原因，有物流工作经验优先； 3.较强的业务数据敏感度与数据分析能力、逻辑思维能力，以及…
工作职责
1.把握数据动态，以提升运营质量为目的，为业务部门的营运方案、考核标准等提供支持； 2.根据增长业务节奏，给出数据支持节奏，有力支持业务； 3.通过数据分析，挖掘业务问题，并提出合理改善建议，以促进业务操作的持续优化； 4.定期输出分析报告，为对接的业务部门的业务增长提供有效方案，确保执行效果； 5.建设指标监控体系，提供系统化的数据分析能力，推动相关数据管理平台的搭建与完善。
1. 负责供应链业务的实时及离线数据仓库的构建； 2. 负责实时及离线指标计算的数据建模、架构设计与开发； 3. 负责业务数据需求类开发工作，包括临时提数、固定报表开发需求等； 4. 全方面分析系统数据，快速响应用户需求，通过数据挖掘和统计报表，提升系统数据运营效率。
1. 负责供应链业务的实时及离线数据仓库的构建； 2. 负责实时及离线指标计算的数据建模、架构设计与开发； 3. 负责业务数据需求类开发工作，包括临时提数、固定报表开发需求等； 4. 全方面分析系统数据，快速响应用户需求，通过数据挖掘和统计报表，提升系统数据运营效率。
该职位聚焦于物流供应链领域，旨在通过AI技术解决仓储配送核心场景的业务痛点，最终实现降本增效。 1. 全链路产品方案设计： · 对供应链有深入理解，能拆解供应链全链路复杂业务流程（覆盖订单、仓储、运输、结算和监控）。 · 梳理业务痛点，结合AI技术设计智能化解决方案，构建供应链AI产品矩阵。 2. 核心仓储场景AI升级： · 针对入库、在库和出库全流程，重点在波次、补货、理货等场景落地AI驱动功能，提升仓储运营效率，降低差错率。 3. AI技术落地与应用： · 主导机器学习、计算机视觉、运筹优化等技术在供应链场景的落地。 · 定义算法需求，推动AI模型（包括大模型）迭代与验收，确保技术方案产生实际的效率与成本价值。 · （高级方向） 构建供应链Agent能力，支撑业务标注、训练和模型管理。 4. 数据分析与产品运营： · 通过数据分析识别痛点、验证优化效果，并进行定期复盘。 · 跟踪产品上线效果，进行需求迭代，持续优化用户体验和业务价值。 5. 项目管理与跨团队协同： · 联动客户、业务运营、算法、开发、数据等多个团队，推动解决方
1. 探索通算智算一体化场景下，端到端性能分析诊断体系的研究与构建，覆盖从底层硬件（CPU、GPU、NPU等）、系统软件到上层分布式框架和应用负载。 2. 深入研究CPU-GPU异构计算系统、分布式框架、系统软件栈（如操作系统、编译器、运行时）的性能瓶颈，提出并实现创新的软硬件协同优化方案。 3. 开发和落地先进的性能监控、剖析和诊断工具，支持从底层硬件指标到上层业务负载的全链路追踪与精准瓶颈定位。 4. 针对大规模AI模型训练/推理、通用计算等多样化负载，探索和实践GPU等异构资源的调度优化、资源容错、任务状态保存/恢复与快速迁移等关键技术，提升资源利用率和系统稳定性。 5. 研究内存（包括CPU内存和GPU显存）与计算的协同优化方案，旨在提升训推场景性能，降低整体成本，并优化资源利用率。 6. 将研究成果应用于阿里云平台及相关产品服务，提升云平台的整体性能、资源利用率和性价比，支持关键业务场景。 7. 在顶级学术会议和期刊上发表研究成果，并积极参与开源社区合作与技术推广，提升团队和公司在相关领域的技术影响力。