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供应链产品技术部-高级经营决策算法专家-急招
供应链产品技术部-高级经营决策算法专家-急招
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公供应链、采购与物流
供应链、采购与物流
Llm Agent
Pytorch
Sql
供应链算法
分布式训练
因果推断
数学建模
运筹优化
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
高薪前沿技术、核心业务赋能、高压快节奏、强学术与工业落地结合
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估,方便横向比较。
薪资怎么样
9.0万
比供应链、采购与物流中位数高
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 4910 个在招 · 其中供应链、采购与物流 45 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 供应链、采购与物流 · 约 130 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于阿里巴巴淘天集团经营决策算法团队,主要负责利用运筹优化、因果推断及LLM等前沿技术,解决商品经营决策、预算分配及供应链智能优化(补货、库存、履约)等核心业务问题
候选人需具备深厚的算法建模与工程落地能力,推动业务AI化升级
最低要求
运筹优化、机器学习、人工智能、计算机科学、工业工程等相关专业硕士或以上学历
熟练掌握 Python,熟悉 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架,具备大规模分布式训练、推理优化与工程部署经验
熟悉 SQL、Spark/Hadoop/Flink 等大数据处理工具,能高效处理海量电商供应链数据
熟悉运筹优化方法,如混合整数规划(MIP/MILP)、线性规划、动态规划、随机优化、元启发式算法等
熟悉大语言模型相关技术,如预训练(CPT)、后训练(SFT/DPO/RLHF)、PE、LLM Agent、RAG、推理增强等
有LLM 在供应链垂直领域落地经验者优先
具备业务抽象与建模能力,能够将复杂的商品经营、供应链决策问题分解、抽象成可求解的数学模型或学习模型
热爱算法研发,具备 hands-on能力,持续关注学术前沿
积极、乐观、向上、皮实,具有较好的团队合作精神,勇于面对挑战
工作职责
商品经营决策:围绕商品的生命周期,进行品类规划、价格、以及渠道投资决策,提升商品的经营能力
构建分层的经营目标规划、预算分配的决策算法以及动态调控能力
增量效应与因果推断:解决零售经营投资响应建模的问题,优化目标和预算的分配决策
供应链决策优化:构建智能补货、库存调拨、订单履约优化、物流成本优化等算法能力,支撑行业成本、效率、履约体验与损益等核心经营目标达成
LLM-based Decision Making 与自进化优化(Self-Evolution Optimization)的算法能力与Agent建设,并应用到上述经营场景中
优先资格
有LLM 在供应链垂直领域落地经验者优先
有将复杂学术成果转化为工业级方案并在真实业务中规模化落地者优先
在顶级会议或期刊发表过运筹优化、强化学习、大语言模型、供应链相关论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触阿里核心电商业务的海量数据与复杂场景,技术栈前沿(LLM+运筹),行业影响力大
- 业务逻辑极其复杂,需平衡学术创新与工业落地效果,高压环境下对结果导向要求极高
缺点 / 挑战
- 具备深厚算法功底、喜欢挑战高复杂度业务问题、抗压能力强且追求技术落地的资深工程师
角色解读
- 可向首席科学家、算法架构师方向发展,或转型为负责更大业务线算法策略的技术管理者
- 负责构建和优化用于商品定价、库存管理、物流调度等供应链核心环节的决策算法模型
- 精通运筹优化(MIP/DP等)与机器学习/LLM技术,具备极强的业务抽象与数学建模能力
申请策略
- 准备详细的过往项目案例,重点阐述如何将复杂业务问题转化为数学模型并解决实际痛点
- 突出运筹优化与机器学习结合的项目经验,强调在大规模数据下的算法落地效果及性能优化指标
- 深入理解LLM在决策场景的应用(如Agent、RAG),强化对供应链实际业务逻辑(如补货、履约)的理解
面试指南
- 采用STAR法则(情境、任务、行动、结果),重点描述业务难点、模型选择依据、工程优化手段及最终带来的业务价值(如成本降低、效率提升)
- 请分享一个你使用运筹优化解决复杂业务问题的具体案例
- 如何评估LLM在供应链决策中的效果?与传统方法相比优势在哪?
- 如何处理海量数据下的实时推理延迟问题?
- 复习运筹学经典算法原理,了解最新LLM应用案例,梳理自己最具代表性的算法落地项目
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
作为阿里高级专家岗,薪酬包(现金+股票)极具竞争力,远超市场平均水平,福利体系完善。
薪资信号偏高 (6.0千–12.0万/月)
成长发展
90较高
涉及LLM、因果推断等前沿技术与供应链核心业务的深度融合,技术成长空间巨大,学术与工业界双重认可度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、运筹优化、因果推断、PyTorch、Spark
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心部门通常工作节奏快、压力大,JD未提及弹性工作或WLB保障,需做好高强度心理准备。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
通过算法优化提升商业效率与资源利用率,虽主要为商业目的,但间接有助于提升消费者体验与供应链可持续性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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