供应链产品技术部-高级经营决策算法专家-急招

优缺点分析

角色解读

• 可向首席科学家、算法架构师方向发展，或在供应链数字化、智能决策领域成为行业权威
• 也可转向技术管理岗位，带领大型算法团队
• 负责构建和优化用于商品定价、库存管理、预算分配的核心算法模型
• 利用运筹学和机器学习技术解决复杂的供应链决策问题
• 引入LLM和Agent技术实现决策系统的自进化
• 精通运筹优化（MIP/线性规划等）和因果推断
• 熟练掌握Python及主流深度学习框架
• 具备将复杂业务问题转化为数学模型的能力
• 了解LLM在垂直领域的落地应用

申请策略

• 准备详细的项目案例，重点阐述如何解决‘不可能三角’（精度、速度、成本）
• 了解淘天集团最新的战略方向，如‘用户为先’、‘AI驱动’等，并在面试中体现对齐
• 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模型训练与部署能力
• 展示LLM在垂直领域落地的具体案例或研究成果
• 列出顶级会议论文或专利
• 深化对因果推断在商业决策中应用的理解
• 加强LLM Agent在决策系统中的集成能力

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目
• 重点突出技术选型的理由、遇到的瓶颈及解决方案、最终的业务价值量化指标
• 对于LLM相关问题，强调‘传统算法+LLM’的互补优势，而非单纯堆砌新技术
• 请详细介绍一个你主导的运筹优化项目，如何从业务问题抽象为数学模型？
• 在大规模分布式环境下，如何优化深度学习模型的训练效率和推理延迟？
• 因果推断在电商营销预算分配中有哪些具体应用场景和挑战？
• 如何将LLM与传统运筹优化算法结合，提升决策系统的灵活性和准确性？
• 请分享一篇你发表的顶级会议论文，并解释其核心创新点及其工业界应用潜力