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算法工程师-供应链需求预测
算法工程师-供应链需求预测
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Mindspore
Nlp
Pytorch
Tensorflow
供应链预测
大模型
时序预测
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
技术前沿、成长空间大，但工作强度可能较高，薪资未明确。
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
33K
比算法优化工程师中位数低
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 2190 个在招 · 其中算法优化工程师 81 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 算法优化工程师 · 85 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿里巴巴的算法工程师，你将专注于供应链需求预测领域，运用时序预测、异常检测、NLP和大模型等前沿技术，构建智能预测与风控体系，推动供应链数字化项目落地
你将与跨部门团队紧密合作，将算法能力转化为实际业务价值，持续优化决策质量和效率
最低要求
硕士及以上学历，数学、统计、计算机科学等相关专业，同时有计算机硬件、供应链相关专业背景者优先
有供应链路数据分析经验、数据建模分析项目实习经验者优先
至少熟练掌握Python、Java语言中的一种，熟练掌握机器学习、深度学习、大模型等技术，至少熟悉一种深度学习/机器学习框架（TensorFlow，Pytorch，MindSpore等）
熟练掌握需求分析和系统设计方法，具有较强的应用/技术洞察与抽象泛化设计能力
熟悉Transformer、增量预训练、SFT、RAG、Agent技术栈，有供应链AIGC相关场景实践及落地者优先
熟悉常见的AI技术原理及应用，包括CV、NLP等
熟悉大模型的应用方式(包括微调、提示等），熟悉供应链等行业的业务场景和诉求，具备主动识别和规划业务应用场景的能力
学习能力强，对新事物保持好奇心，并能快速适应新环境
对所在领域有热情，善于独立思考并反思总结
工作职责
智能预测与风控体系构建： 支持相关产品与能力的构建，包括销量预测、智能预警、异常检测、行为序列预测等场景
跟踪时序预测、时空预测、序列预测、异常检测、可解释机器学习、联邦学习、流程挖掘等前沿算法，并合理运用到实际产品中
AI智能&NLP： 参与对话系统、舆情监控、知识图谱等自然语言理解与生成相关应用，构建领域内容大模型
设计并优化预训练语言模型，进行高效微调、模型压缩、推理加速等工作，将NLP、多模态内容理解和生成技术运用于实际产品中
行业趋势与技术跟踪： 持续跟踪行业最新趋势和技术动态，通过深度行业洞察和市场分析，及时预警潜在问题，提出前瞻性的解决方案
产品优化与决策支持： 参与供应链的数字化项目，推动技术实现与业务落地，提升决策质量、速度、规模和可解释性
跨部门协作与项目落地： 与协作部门紧密合作，规划与设计数据集，推动供需预测相关问题解决，确保项目落地并取得预期结果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台大，技术资源丰富，能接触前沿算法和业务场景
- 供应链预测是核心业务，有实际落地价值，个人成长快
- 跨部门协作机会多，能提升沟通和项目管理能力
- 薪资福利有竞争力，职业发展路径清晰
- 技术难度高，需持续学习新算法和工具
- 跨部门协作复杂，需要较强的沟通协调能力
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较大，需要适应快速迭代和业务压力
- 适合对算法有热情、具备扎实技术基础、喜欢挑战和快速成长的技术人才
角色解读
- 从算法工程师向高级算法专家发展，深入供应链预测领域
- 可转向技术管理岗位，带领团队负责智能预测产品
- 在阿里巴巴平台积累大模型应用经验，成为行业专家
- 构建智能预测与风控体系，包括销量预测、异常检测等场景，应用时序预测、机器学习等技术
- 参与NLP相关应用，如对话系统、知识图谱，优化大模型微调和推理
- 跟踪行业趋势，提出前瞻性解决方案，推动供应链数字化项目落地
- 与跨部门团队协作，设计数据集，解决供需预测问题
- 熟练掌握Python或Java，熟悉机器学习、深度学习框架
- 熟悉Transformer、大模型微调、RAG、Agent等技术栈
- 具备需求分析和系统设计能力，有供应链数据分析经验者优先
- 对AI技术原理有广泛了解，包括CV、NLP
申请策略
- 了解阿里巴巴供应链业务，准备相关案例
- 关注公司技术博客，了解团队技术方向
- 突出供应链相关项目经验，尤其是预测或数据分析项目
- 强调大模型应用经验，如微调、RAG、Agent
- 展示编程能力和框架使用经验，如Python、TensorFlow
- 体现跨部门协作和项目落地成果
- 补充供应链领域知识，了解业务场景
- 深入学习大模型微调和部署技术
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，结构化回答
- 强调技术选型理由和业务价值，展示思考深度
- 结合具体项目经验，量化成果
- 如何设计一个销量预测模型？
- 你如何优化大模型的推理速度？
- 描述一个你处理过的异常检测案例
- 如何与业务部门合作推动算法落地？
- 你对供应链预测中的挑战有什么理解？
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
80较高
阿里巴巴作为大型互联网公司，薪资福利具有竞争力，但JD未提及具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿技术（大模型、NLP、时序预测），有丰富的成长空间，但JD未明确提及晋升或培训机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、TensorFlow、PyTorch、MindSpore、Transformer、大模型、NLP、供应链预测、时序预测
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及工作模式，但阿里巴巴通常要求现场办公，工作强度可能较大。
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
70中等
供应链预测具有实际业务价值，但JD未强调社会影响力或使命。
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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