盒马盒马-供应链高级算法专家-上海
社招全职8年以上地点：上海状态：招聘
工作描述
任职要求 1. 经验背景 • 数学、计算机、运筹学、统计学等相关专业硕士及以上学历，8 年以上算法相关工作经验，3 年以上大型互联网或零售企业供应链算法团队管理经验（团队规模 10 人+）。 • 成功主导过全链路供应链智能决策系统从 0 到 1 建设或重大重构的经验，并有可量化的显著业务成果（如库存周转天数降低 X%，缺货率降低 Y%，损耗率降低Z%等）。 2. 技术能力要求 • 同时具备深厚的机器学习/深度学习/运筹优化功底。时序预测领域精通 Transformer, TFT, DeepAR, NeuralProphet 及时序大模型架构；运筹优化领域精通混合整数规划 (MIP)、非线性规划、随机规划及元启发式算法，熟练使用 Gurobi/CPLEX 等求解器或自研求解引擎解决大规模库存、补货、路径规划问题。 • 对生成式AI在供应链场景的应用（如基于大语言模型的需求归因、交互式决策助手）有独到见解和落地实践者优先。 3. 业务洞察与解决问题能力 • 深刻理解新零售“人货场”重构下的供应链挑战，具备极强的业务抽象能力，能将复杂的线下作业流程（如店内加…
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包括英文材料
学历+
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
运筹优化+
https://medium.com/gousto-engineering-techbrunch/an-introduction-to-operations-research-5a9e898b6c60
Operations research (OR) is a scientific approach to determining the optimal solution to a defined business problem.
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
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