About the job We are an innovative global healthcare company, committed to transforming the lives of people with immune challenges, rare diseases and blood disorders, cancers, and neurological disorders. From R&D to sales, our talented teams
数据科学家 上海 社招 全职 数字技术 - 算法 硕士及以上 5-7 年 职位描述 岗位目的我们正在寻找一位能将前沿技术与市场战略思维深度融合的数据科学家,负责构建汽车行业领先的市场全生命周期预测体系。 你将跳出传统的“单点销量预测”,而是从宏观到微观、从总量到结构,系统性地识别和量化未来细分市场的增长机会。你的工具箱将包括:- 机器学习与时序模型(XGBoost、时序混合架构、概率预测) —— 捕捉需求的基本面规律与滚动排产脉搏- 大语言模型(LLM) —— 从非结构化文本(政策文件、行业报告、社交媒体讨论)中提取消费趋势与心智风向信号- 市场仿真与智能体建模 —— 模拟消费者在不同品牌/车型间的性价比博弈、心智流转与反水轨迹,预测长线竞争动态演化与战略定价弹性你将与战略、产品、营销团队深度协同,确保预测结果既能经得起数据检验,又能被业务决策者理解和信任。岗位职责- 预测模型开发。 基于内外部多路数据,搭建预测模型,完成周/月/季/年的市场需求预测与 SKU 特征级排产预测。对预测结果进行误差分析,持续迭代特征工程与模型融合策略。- 特征工程与数据挖掘。 深度挖掘影响市场大盘的多维特征,包括季节性、节假日、竞品动作(降价/新车上市)、宏观经济指标、供应链大宗商品成本及社交媒体舆情等。- 模型评估与部署。 建立完善的交叉验证流程,与数据工程团队协作,将预测与定价沙盘算法接入业务决策系统,实现滚动推演。- 业务洞察与报告。 解读预测结果中的关键驱动因素,输出可落地的业务建议。定期向管理层汇报预测准确度改进路线图,具备极强的商业翻译能力,能将复杂的概率或高维仿真转化为高管听得懂的战略语言。 职位要求 技能要求- 计算机、数据科学、数理统计、计量经济学、运筹学及相关专业,硕士及以上学历。- 5
算法工程师(供应链销量预测方向)-南京 南京 技术族群 集团总部招聘 职位描述 职位亮点:直面核心业务挑战:深度解决公司在新品上市、大型节假日等关键场景下的销量预测难题,你的工作将直接优化数百万级的库存成本与千万级的销售机会。驱动业务真实增长:你构建的不仅是一个模型,更是供应链智能决策的“大脑”,直接赋能“茶汤预估”与“智能订货”两大核心系统,实现从算法指标到业务利润的闭环。主导端到端项目:从业务理解、特征工程、模型研发,到系统部署、效果评估与持续迭代,你将完整主导预测产品的全生命周期,获得全方位的技术成长与业务影响力。主要职责:核心模型研发与优化:- 负责公司门店级销量预测算法的研发、迭代与维护,重点攻克新品冷启动、节假日及营销活动等复杂场景的预测准确率瓶颈。- 深入业务,构建与整合多源数据(销售、商品、营销、天气等)特征工程体系。- 探索并应用前沿的时序预测、机器学习及因果推断模型,持续提升预测效果。预测系统与产品化落地:- 负责将算法模型产品化,维护和优化现有的“时序预测公共能力”基座及其服务。- 与数据开发、后端工程师紧密合作,确保预测数据稳定、高效地服务于下游“生产在线茶汤预估”与“货在线推荐订货”等业务系统。- 建设并完善预测模型的监控、评估与归因分析体系,快速定位问题。深度业务协同与赋能:- 深入理解供应链、运营业务,将业务逻辑与专家知识转化为模型特征与约束。- 与供应链计划、门店运营等团队紧密沟通,将预测能力转化为可执行的业务建议,共同优化库存周转与产品新鲜度等核心指标。 职位要求 必要条件:本科及以上学历,计算机、统计、数学等相关专业,3年及以上机器学习/数据挖掘相关工作经验。扎实的机器学习基础,熟练掌握Python及主流数据分析与机器学习库(如pandas, scikit-learn, XGBoost/LightGBM等)。在时序预测领域有实际项目经验,熟悉经典时序模型(如Prophet, ARIMA)及机器学习方法,有成功提升预测精度的案例。具备良好的数据敏感性和逻辑分析能力,能独立完成从数据探查、模型构建到效果评估的全过程。具备强烈的责任心、出色的沟通能力,以及以业务结果为导向的思维。优先条件:有零售、快消、供应链领域销量预测、需求规划等相关项目经验者优先。有使用深度学习时序模型(如DeepAR, TFT, N-Beats)或大规模时序预测平台经验者优先。具备良好的工程落地能力,了解基本的软件开发流程与部署(Docker, Git, API开发)者优先。 投递...
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