美团
销量预测专家
销量预测专家
发布于 32 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据分析与科学
数据分析与科学
供应链计划
归因分析
数据分析
时间序列分析
机器学习
销量预测
零售业务
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
高薪大厂、AI落地核心岗、业务价值高、成长性强，但需适应互联网快节奏
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
3.5万
比数据分析与科学中位数高
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 6290 个在招 · 其中数据分析与科学 约 150 个
市场机会
选择面较广
北京 · 数据分析与科学 · 约 520 个在招
职位详情
关于这个职位
负责小象超市多品类销量预测，利用AI/ML模型（时序、梯度提升等）结合业务数据输出精准预测结果
构建预测监控体系，通过归因分析优化模型准确率，推动预测流程自动化与产品化，支持供应链订货与库存调配
最低要求
经验背景：3年及以上大型零售企业（商超、便利店、品牌连锁等）供应链计划或需求预测相关经验
数据与AI能力：具备扎实的数据统计和分析能力，能熟练使用数据分析工具进行数据提取、清洗和分析
熟悉常用预测模型及其应用场景，了解AI在预测建模中的应用，能运用AI工具辅助完成数据清洗、特征工程、预测结果解读等任务
业务与逻辑思维：具备严谨的逻辑分析和系统性思维能力，对线下零售业务有高度敏感度
能洞察内外部因素对销量的潜在影响
能将业务洞察转化为AI模型输入，推动预测结果持续迭代
沟通与推动力：具备出色的跨部门沟通协调能力，能主动协同采购、运营、供应链等团队推动预测落地
具备AI工具推广和赋能团队的意愿与能力，有强烈责任心和自驱力
工作职责
销量预测：负责城市、多品类长短周期的销量预测工作
需综合历史销售数据、运营策略、区域特色及市场竞争态势，主动运用AI/ML预测工具（如时序模型、梯度提升、神经网络等），输出精准预测结果，为订货、库存调配及人力资源安排提供核心数据支持
闭环与优化：持续监控并分析预测准确率，借助AI手段自动识别偏差根因，快速推动整改措施落地
通过预测模型的持续迭代和AI驱动的自动化闭环机制，不断提升预测精准度，并对核心预测指标负责
数据体系与归因分析：构建和完善覆盖城市、仓等多维度的预测监控与数据分析体系
能独立运用AI工具对业务运营结果进行深度下钻归因分析，沉淀有效策略，并主导推进预测流程或工具的产品化、自动化，提升整体效率
借助AI大模型对多源数据进行融合分析（促销因子、天气、节假日、行业动态等），持续提升销量预测的准确率与稳定性
探索AI在长尾SKU预测、新品上市预测等场景的应用落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于即时零售风口，业务场景真实且复杂，能直接接触AI落地核心环节
- 平台大，资源丰富，职业背书强
- 需要深入一线业务逻辑，协调跨部门资源难度大
- 喜欢用数据解决实际问题，对零售供应链感兴趣，具备较强抗压能力和跨部门沟通技巧的数据分析师或算法工程师
缺点 / 挑战
- 预测准确率压力大，需不断迭代模型应对市场变化
角色解读
- 可向高级数据科学家、算法专家方向发展，或转型为供应链数字化负责人，负责更大范围的智能决策系统建设
- 利用机器学习和统计学方法，对社区超市的多品类商品进行短期和长期销量预测
- 熟练掌握Python/R等数据分析工具，精通时间序列分析、梯度提升树等预测模型，具备扎实的SQL能力和业务理解力
申请策略
- 准备一个完整的从数据清洗到模型部署再到业务反馈闭环的项目案例，重点讲述如何解决业务痛点
- 突出过往在零售/电商行业的预测项目经验，展示模型准确率提升的具体数值，强调AI工具在实际业务中的落地效果
- 加强对于非结构化数据（如天气、促销活动文本）的处理能力，学习大模型在时序预测中的最新应用案例
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点突出业务背景、遇到的挑战、采取的技术手段以及最终带来的业务价值（如降低缺货率、减少库存积压）
- 请介绍一个你主导过的最复杂的销量预测项目，你是如何评估模型效果的？
- 面对突发的大促活动或极端天气，你的预测模型通常会失效，你会如何调整和优化？
- 如何将业务洞察（如竞品动作、本地政策）量化并融入预测模型中？
- 你如何看待AI大模型在传统时间序列预测中的作用？有没有实际尝试过？
- 复习常见的预测算法原理（ARIMA, Prophet, XGBoost, LSTM等），了解美团小象超市的业务模式，思考即时零售与传统电商在预测上的区别
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
美团作为头部互联网公司，薪资竞争力强，福利体系完善，符合高补偿性动机需求。
薪资信号偏高 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
90较高
岗位涉及AI前沿技术在零售场景的落地，从0到1搭建体系，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI/ML、时序模型、梯度提升、神经网络、AI大模型
成长机会AI预测体系的从0到1搭建、锤炼兼具广度和深度的供应链计划与预测能力、推动零售行业的AI化、智能化升级
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂节奏较快，但岗位本身侧重分析与规划，相比纯研发可能略好，但仍需关注加班情况。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
服务于社区居民日常生活，提升消费体验，具有一定的社会价值感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号提升消费体验、解决城市家庭追求快速、品质服务的需求、心系民生
创新程度积极采用新技术
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