崗位職責(zé)
1. 數(shù)據(jù)挖掘與特征工程：基于Doris實(shí)時(shí)數(shù)倉和Iceberg/Paimon數(shù)據(jù)湖，進(jìn)行大規(guī)模物流數(shù)據(jù)的深度挖掘；構(gòu)建高效的特征工程流水線，實(shí)現(xiàn)離線訓(xùn)練數(shù)據(jù)與在線推理特征的一致性。
2. 設(shè)計(jì)和開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，解決物流優(yōu)化(路線規(guī)劃、運(yùn)力預(yù)測、貨量預(yù)測)、風(fēng)險(xiǎn)控制(異常檢測、欺詐識(shí)別)、用戶分析(用戶畫像、行為預(yù)測、個(gè)性化推薦)等業(yè)務(wù)場景的實(shí)際問題。
3. 負(fù)責(zé)模型的訓(xùn)練、評(píng)估、調(diào)優(yōu)和部署上線，建立模型效果監(jiān)控和迭代機(jī)制，持續(xù)提升模型性能和業(yè)務(wù)價(jià)值，確保模型在生產(chǎn)環(huán)境中的穩(wěn)定運(yùn)行。
4. 探索和應(yīng)用大模型技術(shù)(如LLM微調(diào)、Prompt工程、RAG等)，為智能客服、文檔問答、內(nèi)容生成等場景提供AI能力支持，推動(dòng)業(yè)務(wù)智能化升級(jí)。
5. 與數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)、業(yè)務(wù)部門、產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，理解業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)技術(shù)方案，將算法能力轉(zhuǎn)化為可落地的應(yīng)用服務(wù)，推動(dòng)數(shù)據(jù)價(jià)值的最大化。
任職資格
1. 教育背景:本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能或相關(guān)專業(yè)優(yōu)先
2. 工作經(jīng)驗(yàn)：3-5年數(shù)據(jù)挖掘、算法工程或相關(guān)領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)，具備完整的數(shù)據(jù)分析和建模項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，有物流、電商、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3. 技術(shù)能力：
- 編程與框架：精通Python，熟練使用Pandas/NumPy/Matplotlib處理數(shù)據(jù)，精通Scikit-learn、XGBoost、PyTorch/TensorFlow等主流框架。
- 算法領(lǐng)域：扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)理論以及統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；具備運(yùn)籌優(yōu)化（OR）基礎(chǔ)，熟悉求解器（如Gurobi、COIN-OR）或啟發(fā)式算法者極佳（針對(duì)物流路徑規(guī)劃場景）。
- 大模型技術(shù)：熟悉Transformer架構(gòu)，有LLM應(yīng)用開發(fā)和部署經(jīng)驗(yàn)（LangChain、LlamaIndex），了解向量數(shù)據(jù)庫原理（熟悉基于Doris進(jìn)行向量檢索者優(yōu)先）。
- 大數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)：熟練掌握SQL各種SQL方言（Hive/Flink SQL/Trino），了解湖倉架構(gòu)，有使用Spark/Flink從 Iceberg/Paimon/Hive 讀取海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的經(jīng)驗(yàn)；有使用 Doris 提取實(shí)時(shí)特征的經(jīng)驗(yàn)。
4. 業(yè)務(wù)理解：理解物流行業(yè)業(yè)務(wù)流程和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，能夠?qū)I(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為算法問題，具備良好的數(shù)據(jù)敏感度和業(yè)務(wù)洞察力，關(guān)注算法的業(yè)務(wù)價(jià)值和落地效果。
5. 軟技能：優(yōu)秀的問題分析和解決能力，良好的溝通表達(dá)能力，能夠向非技術(shù)人員清晰闡述技術(shù)方案和分析結(jié)果，具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和自驅(qū)力，對(duì)新技術(shù)保持好奇心和探索精神。