阿里云供应链需求预测算法工程师
任职要求
1、硕士及以上学历，数学、统计、计算机科学等相关专业，同时有计算机硬件、供应链相关专业背景者优先； 2、有供应链路数据分析经验、数据建模分析项目实习经验者优先； 3、至少熟练掌握Python、Java语言中的一种，熟练掌握机器学习、深度学习、大模型等技术，至少熟悉一种深度学习/机器学习框架（TensorFlow，Pytorch，MindSpore等）； 4、熟练掌握需求分析和系统设计方法，具有较强的应用/技术洞察与抽…
工作职责
阿里云持续推进AI 技术深化战略布局， 围绕AI 和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台、企业级AI应用方向构建核心场景。为此，我们正积极招募优秀人才： 1、智能预测与风控体系构建： 支持相关产品与能力的构建，包括销量预测、智能预警、异常检测、行为序列预测等场景。跟踪时序预测、时空预测、序列预测、异常检测、可解释机器学习、联邦学习、流程挖掘等前沿算法，并合理运用到实际产品中； 2、AI智能&NLP： 参与对话系统、舆情监控、知识图谱等自然语言理解与生成相关应用，构建领域内容大模型。设计并优化预训练语言模型，进行高效微调、模型压缩、推理加速等工作，将NLP、多模态内容理解和生成技术运用于实际产品中； 3、行业趋势与技术跟踪： 持续跟踪行业最新趋势和技术动态，通过深度行业洞察和市场分析，及时预警潜在问题，提出前瞻性的解决方案； 4、产品优化与决策支持： 参与供应链的数字化项目，推动技术实现与业务落地，提升决策质量、速度、规模和可解释性； 5、跨部门协作与项目落地： 与协作部门紧密合作，规划与设计数据集，推动供需预测相关问题解决，确保项目落地并取得预期结果。
依托阿里巴巴集团强大的技术生态，基于菜乌深耕多年的物流供应链产品技术中后台，搭建具备跨境出口业务特色的小包裹物流履约产品技术体系。 通过对接全链路各环节的物流资源，搭建C2G全球网络。基于信息流高效协同“揽收、调拨、集运、组包、配舱、清关、卡班运输、未端派送、逆向退回等”各物流环节，提供“优先、标准、简易、经济等”各样时效等级的物流产品与解决方案，完成前台电商供应链的物流需求履约。 通过工程、数据、算法的结合，对包裹可达计算、线路路由、订单分配、大包配舱、时效预测、异常管理等环节进行辅助与优化，助力提供具备一定成本、时效优势，服务稳定的物流服务。 1、针对跨境物流的计划场景，做单量中长期预测、包裹全链路时效预测等预测算法，制定合理、有效并具有一定创新性的技术解决方案。 2、深入理解业务特性，参与大数据分析和挖掘，与业务方做深度的交流与协同。将算法应用到实际场景，解决复杂业务问题。 3、持续优化预测算法效果，保障在日常以及大促期间的业务使用体感，适应业务的快速发展和变化。 4、在基础技术之外，跟踪业界最新算法趋势，尝试大模型等新型AI技术在预测算法中的应用，确保技术领先进性。
用算法实现大规模客服人力资源的最优运作，做多目标的优化，涉及以下几个模块： 1. 时序预测：预测多种时间粒度的话务量，为人员招聘、培训、排班、调度提供依据 2. 智能排班：实现兼顾顾客、小二和平台等多目标多约束的人员上班安排 3. 实时调度：根据实时的顾客需求及人员供给，作出最优的调度决策 4. 动态薪酬定价：确定最优薪酬定价策略和参数，兼顾多方利益
1、参与小红书电商、广告的内容理解体系构建，负责直播、笔记、商品的多模态信息结构化算法建设和应用； 2、参与小红书电商、广告的多模态识别和知识图谱体系建设，负责面向业务的商品类目、品牌、属性、SPU体系建设； 4、参与小红书电商、广告的用户理解能力建设，包括用户画像预测、全域用户行为长序列建模，获取社区到大商业的跨域兴趣表达； 5、参与小红书社区、广告、电商等场景搜推优化，以表征、Token形式，帮助搜推各环节（召回、粗排、精排）提升分发效率； 6、参与供应链上下游平台算法建设，基于小红书社区数据挖掘商机、供给源、流程趋势，并落地到B端系统工具； 7、基于多模态大模型针对相关算法和系统的持续迭代，同时能够深入小红书丰富的业务场景，结合实际需求进行技术落地和创新。
Keeta is an independent brand of Meituan, the world's largest tech-driven retail company. We focus on food and consumer product delivery services in international markets with the mission: "We help people eat better, live better".Established in March 2010, Meituan has helped transform the supply and demand of service and product retail across the digital landscape.As Meituan and Keeta continue to increase R&D investment and advance in new technologies, we uphold a customer-centric approach, working with our partners to provide quality services to customers. 1. 负责Keeta实时调度系统中关键模型的建模与优化，针对即时配送实时调度问题存在的多目标、不确定性、动态性与超大规模等特点，综合使用机器学习、深度学习、强化学习、因果推断等技术手段进行多场景联合优化，持续创新迭代，提升人单匹配决策质量。建模方向包括但不限于：ETA预估、路径规划和时间预估、供需预测、转化预估、订单难度及接单意愿刻画、定价、骑手活动优化等。 2. 针对即时配送领域特点，颠覆创新传统供应链物流技术体系，探索即时配送履约新模式，提升降本增效天花板。