算法工程师（供应链销量预测）

该职位来源于猎聘 岗位职责： 1. 负责多层次（品类/单品/仓端等不同粒度）商品销量预测的研发，支持门店/云仓/中心仓订单量预测（如提前 N 天预测），构建精准的供应链需求预测模型，支撑生产计划、排班及库存优化决策； 2. 结合商品自身属性，融合节假日、促销活动、天气等外部特征，构建鲁棒、可解释的预测模型，提升复杂场景下的预测稳定性； 3. 持续研究并引入业界的时序预测方法（如 TFT、TimesFM、Chronos等深度时序模型），推动其在零售供应链场景中的规模化落地； 4. 深入理解业务场景，协同供应链、生产、物流等部门进行全链路分析，将预测结果与下游计划、库存策略有效衔接，推动算法落地与策略迭代； 5. 建立预测算法的科学评估体系，通过历史回测、灰度发布验证模型有效性，持续跟踪并优化预测精度； 任职要求： 1. 计算机、数学、统计学等相关专业，硕士及以上学历，有互联网或零售行业相关工作经验者优先； 2. 熟练掌握 Python，能够熟练使用 NumPy、Pandas、Scikit-Learn 独立完成建模实验；熟悉 Linux 基础命令； 3. 熟练掌握 SQL，熟悉 Hadoop/Hive/MySQL 等数据工具，具备 Spark 大数据处理经验者优先； 4. 熟悉常见机器学习模型及原理，如 LR、Boosting、Bagging、PCA 等，熟练掌握分类、回归、聚类等常用算法，熟悉 LightGBM、XGBoost 等工程应用中的关键调参，具备大规模机器学习/数据挖掘项目经验；有深度学习经验、尤其是应用过深度时序模型者优先； 5. 热爱预测算法、具备主动学习与钻研精神，参与过 Kaggle M5 Forecasting 等相关竞赛或活跃于相关技术社区者优先。