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盒马-供应链高级算法TL-上海
盒马-供应链高级算法TL-上海
发布于 大约 23 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公技术管理
技术管理
Gurobi
供应链算法
团队管理
大模型
新零售
时序预测
机器学习
运筹优化
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
前沿技术平台、高业务价值、强管理挑战的算法领导岗。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
40K
比技术管理中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2690 个在招 · 其中技术管理 8 个
市场机会
选择面较广
上海 · 技术管理 · 94 个在招
职位详情
关于这个职位
作为盒马供应链算法团队的技术负责人，您将主导供应链算法的中长期技术规划，推动深度时序模型、时空图神经网络、大模型等前沿技术在零售供应链场景的落地
您需要统筹算法体系，打通从需求预测到智能决策再到履约执行的业务闭环，显著降低损耗、提升有货率，并负责团队的整体建设与人才培养
最低要求
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）
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
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（如店内加工、鲜度管理、动态陈列）转化为数学模型
具备优秀的数据敏感度和逻辑思维，能在数据缺失或噪声极大的环境下，灵活运用经典算法与创新技术解决实际问题
领导力：卓越的沟通协调能力，能够向上管理预期，向下清晰传达战略，横向拉通产研运采各方诉求，推动复杂项目落地
具备强烈的创业精神和抗压能力，适应新零售快节奏变化，敢于承担不确定性带来的挑战
拥有开放的技术视野和求知欲，热衷于技术分享与团队赋能，是团队的技术精神领袖
工作职责
战略规划与技术探索：制定盒马供应链算法的中长期技术路线图，主导深度时序模型、时空图神经网络、时序大模型等前沿技术在零售供应链场景的落地与突破
洞察全球零售与供应链科技趋势，构建行业领先的“预测-决策-执行”一体化智能大脑，确立盒马在生鲜新零售领域的算法护城河
攻克长周期预测、节假日预测、新品/新店预测、极端天气、复杂营销活动、突发事件下的鲁棒性预测等行业级难题
业务闭环与价值交付：统筹供应链算法体系，打通从需求感知（销量/单量/GMV预测）到智能决策（自动选品、自动订货、库存优化、出清策略）再到履约执行（仓网规划、生产计划、陈列优化）的业务闭环
深入理解盒马多业态（盒马鲜生、前置仓、超盒算等）复杂的业务逻辑，将模糊的业务痛点转化为可量化的算法目标，通过运筹优化、机器学习、大模型深度融合，显著降低损耗、提升加权有货率、提高各环节人员作业效率
主导新品全生命周期管理算法体系建设，利用大模型赋能自动化选品与汰换，实现“以少胜多”的商品力提升
团队管理与人才培养：负责供应链算法团队的整体建设，包括人才梯队搭建、核心技术攻关指导及绩效管理体系设计
培养兼具算法深度与业务广度的复合型人才，营造崇尚技术、追求极致、结果导向的团队文化
协调跨部门资源（产研、运营、采购、物流），推动算法方案在业务侧的高效落地与规模化推广
优先资格
加分项：有头部零售企业（如Amazon, Walmart, Costco）或国内头部电商/新零售供应链核心算法负责人经验者优先
在KDD, ICML, NeurIPS, INFORMS等会议发表过供应链相关论文，或在开源社区有重大贡献者
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性高：能够主导深度学习、运筹优化、大模型等前沿技术在真实、复杂供应链场景中的应用与突破
- 业务价值直接：算法成果能直接量化为库存周转、损耗率、有货率等核心业务指标的改善，成就感强
- 平台与资源顶级：背靠阿里巴巴与盒马，在数据、算力、业务场景和跨部门协作上拥有顶级平台支持
- 薪资回报丰厚：作为高级技术管理岗位，市场薪酬水平具备较强竞争力
- 技术攻坚难度大：需解决长周期预测、多业态协同等行业级难题，技术复杂度和不确定性高
- 业务场景极度复杂：盒马的线上线下融合、多业态、生鲜特性使得业务逻辑抽象和模型落地难度巨大
- 适合兼具深厚技术功底（机器学习+运筹）与出色领导力，渴望在顶级平台用技术驱动真实复杂商业变革的资深算法专家或技术管理者
缺点 / 挑战
- 管理压力与快节奏：作为TL需承担团队成败责任，并适应新零售行业快速变化和高强度的工作节奏
角色解读
- 在技术深度上，可继续向供应链AI领域的顶尖技术专家或首席科学家方向发展，引领行业技术标准
- 在管理广度上，可晋升为更高层级的技术管理者（如P9/P10），负责更大范围的业务技术体系或新业务孵化
- 凭借对供应链和零售的深刻理解，也可转向业务侧，担任业务线技术负责人或战略顾问
- 负责盒马供应链算法团队的技术战略规划与路线图制定，推动前沿AI技术在零售供应链场景的落地
- 主导设计并打通从需求预测、智能决策到履约执行的端到端算法业务闭环，直接驱动降低损耗、提升效率等核心业务指标
- 管理10人以上的算法团队，负责人才梯队建设、技术攻关指导和团队文化营造，协调跨部门资源推动项目规模化
- 需精通时序预测（Transformer, DeepAR等）与运筹优化（MIP、求解器）两大技术栈，并有将二者融合解决复杂供应链问题的实战经验
- 要求具备将模糊业务痛点转化为可量化算法模型的能力，深刻理解零售‘人货场’逻辑，并在数据质量不佳时仍能解决问题
- 必须拥有出色的领导力与沟通协调能力，能够管理团队、向上汇报、横向拉通产研运采等多部门资源
申请策略
- 深入了解盒马的业务模式、不同业态（鲜生、前置仓）的供应链特点，以及近期在供应链技术上的公开报道或文章
- 准备一个完整的、体现‘技术-业务’闭环思维的案例，清晰展示你如何从业务问题定义，到模型设计，再到落地产生价值的全过程
- 突出主导过的全链路供应链算法项目经验，用具体数据（如‘库存周转天数降低XX%’）量化业务成果
- 详细阐述在时序预测或运筹优化方面的技术深度，如掌握的特定模型、解决过的复杂问题、发表的论文等
- 明确描述团队管理经验，包括团队规模、搭建过程、人才培养成果及跨部门协作推动项目落地的案例
- 深入复习时序预测前沿模型（如Transformer系列、时序大模型）和运筹优化高级算法，并准备相关项目案例
- 研究生成式AI在供应链的具体应用案例，思考如何将其与需求预测、决策等场景结合
- 准备体现领导力的案例，如如何激励团队、解决冲突、推动跨部门合作以达成目标
面试指南
- 对于项目经验类问题，采用STAR框架（情境、任务、行动、结果），重点突出你的决策、技术选型和最终量化的业务影响
- 对于业务抽象类问题，先阐述对业务痛点的理解，再说明建模思路（如将约束、目标函数化），最后提及技术方案如何适配
- 对于团队管理类问题，结合具体事例说明你的管理方法论（如OKR制定、Code Review、一对一沟通、技术分享等）以及如何激发团队活力
- 请介绍一个你主导过的最复杂的供应链算法项目，从问题定义到最终业务落地的完整过程，你遇到了哪些关键挑战？
- 如何将盒马生鲜的‘鲜度管理’或‘动态陈列’这类复杂线下作业流程，抽象为可计算的算法模型？
- 你如何管理一个10人以上的算法团队？如何平衡技术攻坚、业务需求和人才培养？
- 对于生成式AI在供应链的应用，你有哪些具体的设想或实践经验？
- 复盘并梳理自己过去项目中的关键决策点、技术难点和业务成果，确保能清晰、量化地讲述
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值90
薪资福利
85较高
该职位作为高级技术管理岗，薪资预计具有市场竞争力，能够提供良好的经济回报。
薪资信号市场水准 (28K-52K/月)
成长发展
95较高
该职位提供顶尖的技术挑战和业务场景，主导前沿技术落地与团队管理，技能成长与职业晋升路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Transformer、时序大模型、时空图神经网络、运筹优化、Gurobi、CPLEX、大语言模型、生成式AI
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作模式未在JD中明确说明，但作为新零售企业的核心管理岗，预期现场办公且工作节奏较快，生活与工作平衡可能面临挑战。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
90较高
身处高速增长的零售科技赛道，致力于用前沿算法提升供应链效率、减少损耗，直接创造业务价值，社会与经济影响力显著。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号构建行业领先的‘预测-决策-执行’一体化智能大脑、确立盒马在生鲜新零售领域的算法护城河
创新程度积极采用新技术
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