算法专家-销量预测(J15270)

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，可成长为时序预测或供应链算法方向的专家，主导核心模型架构设计
• 在业务广度上，可拓展至仓储、物流、定价等供应链全链路算法岗位，或转向算法管理岗位
• 叮咚买菜作为生鲜电商龙头，算法团队有较多数据场景，未来可向AI中台或数据科学负责人发展
• 负责生鲜商品销量预测模型的研发与优化，提前N天给出精准预测，直接影响库存和损耗
• 结合商品属性、节假日、天气等多维特征，构建鲁棒的时序预测模型，提升预测准确率
• 跟踪业界前沿的深度时序模型（如Transformer、Informer等），在零售供应链场景中落地应用
• 在TB级数据量下进行模型规模化部署和推理优化，保障线上稳定性
• 扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉常见模型（如RNN、LSTM、Transformer、LightGBM等）及其适用场景
• 熟练使用Python及PyTorch、Pandas等工具进行建模实验，具备Linux环境下的开发能力
• 精通SQL及大数据处理（Hive/Spark），能够高效处理海量时序数据
• 有时序预测项目经验或Kaggle相关比赛经验者优先，需要较强的业务理解和问题抽象能力

申请策略

• 在简历中量化模型带来的业务收益（如降低损耗xx%、提升预测准确率xx%）
• 面试前准备一个完整的时序预测项目讲解，从问题定义到模型部署全流程
• 突出时序预测项目经验，特别是处理多维度特征（时间、节日、天气）和提升预测精度的案例
• 强调大数据处理能力，如使用Spark/Hive处理TB级数据、模型分布式训练经验
• 如有Kaggle M5 forecasting或类似比赛经历，请详细说明特征工程和模型方案
• 展示扎实的编程功底，尤其是Python、PyTorch、LightGBM的熟练度
• 复习时序预测经典模型（ARIMA、Prophet、LSTM、Transformer、Informer），并对比适用场景
• 熟悉Spark SQL和Hive优化技巧，练习处理时间序列数据的分区、窗口函数等

面试指南

• 项目介绍采用STAR法则：情景、任务、行动、结果，重点突出数据特征和模型创新点
• 对于突发因素，可提出增加外部特征（如节假日哑变量、天气预报）、使用分位数损失或集成模型等方法
• 大规模部署方面，可讨论模型压缩、分布式推理、特征工程流水线等环节
• 请详细讲讲你做过的一个时序预测项目，包括特征工程、模型选择和最终效果
• 如何处理节假日或促销活动对销量的突发影响？请给出你的建模思路
• 在大规模数据场景下，如何高效训练和部署时序模型？
• 比较一下LightGBM和深度学习模型（如LSTM、Transformer）在时序预测中的优缺点
• 你对生鲜电商的供应链了解多少？如何平衡缺货和损耗？