岗位职责：
1. 参与供应链库存优化模型搭建和具体问题解决方案的设计工作，和业务团队共同了解业务背景及需求。
2. 负责对自动补货、自动调拨、自动退货、库存健康、库存模拟进行建模、模型优化和提升。
3. 负责利用数据挖掘、机器学习相关算法，对零售供应链相关各环节进行分析、预测并持续优化相关模型，解决实际业务需求。
4. 负责追踪前沿库存优化理论和统计预测等技术，结合场景落地，将算法进行产品化落地，创造价值。
任职要求：
1. 硕士或以上学历，计算机、数学、统计学、运筹学、人工智能等相关专业，具有扎实的统计和数据挖掘、建模基础。
2. 熟悉运筹优化领域主要问题、理论工具及常用解决方法，对LP、MIP、DP有较深入了解。
3. 掌握常见的机器算法模型及原理，如LR、D/R Tree model、Boosting、Bagging、PCA，熟悉分类、预测、聚类等常用算法，熟悉工程应用中GBDT、XGBoost关键参数，参与过大规模机器学习、数据挖掘项目。
4. 丰富的独立实现算法和调优经验，熟悉开源机器学习框架，参与过相关领域大规模工程项目实践。
5. 对数据敏感，具有良好的逻辑思维能力、理解业务的能力、沟通能力和表达呈现能力，主动性强。
6. 有供应链库存优化领域经验优先。