返回信息流【内推】2023年阿里巴巴-数字供应链算法校招开始了，算法简历稀缺！！！加学长微信（13146029911）投递简历，可以直达部门，跟踪整个面试进度。不要扫海报二维码投递简历，否则投到其他部门可能没有HC，就沉到简历池了哈~
团队介绍：
阿[bbsemoji12197]巴巴数字供应链平台事业部，是[bbsemoji12096]撑阿[bbsemoji12197]巴巴新零售业务体系（天猫、淘宝、猫超、天猫国际、FC、LAZADA、AE、盒马、淘菜菜、淘特、阿里健康等）的供应链产品技术平台的建设者。 我们承担着打造服务于阿[bbsemoji12197]新零售[bbsemoji12131]态的精准、敏捷、智能的供应链体系的使命。在这[bbsemoji12197]，你将有机 会运[bbsemoji12132]互联[bbsemoji12153]创新技术、[bbsemoji12068]数据与[bbsemoji12040][bbsemoji12079]智能技术，重新定义供应链运营，重塑影响着所有[bbsemoji12040][bbsemoji12131]活的零 售体系。未来我们将担负起整合社会化供应链资源，持续解决产业痛点，服务全球20 亿消费者，1000 万中[bbsemoji12073]企业的重任。数字供应链平台算法团队通过[bbsemoji12068]数据和算法，推动阿[bbsemoji12197]集团内外各[bbsemoji12175]业的新零售 智能化运营升级。团队具有[bbsemoji12032]流的研发[bbsemoji12040]员，均为国内外顶级名校硕[bbsemoji12064]、博[bbsemoji12064]。
我们做什么？
1.品类规划：基于消费者搜索、购买、地域等数据挖掘消费者需求，发现机会类[bbsemoji12140]及热点属性，指导线上线下选品及新品企划、优化品类结构。通过智能[bbsemoji12098]案[bbsemoji12131]成进[bbsemoji12175]商品卖点挖掘和透出，基于场景知识图谱实现[bbsemoji12040]货场[bbsemoji12220]效匹配、提[bbsemoji12220]商品转化效率，实现[bbsemoji12131]意增长。
2.[bbsemoji12153]络规划：通过运筹优化、机器学习、[bbsemoji12068]规模仿真等[bbsemoji12101]法，为B2C、O2O等零售场景解决复杂的供应链[bbsemoji12153]络拓扑结构问题、优化仓配资源、提升供应链运[bbsemoji12175]整体效率，降低成本，提升仓库/门店智能化运营。
3.需求预测：供应链库存管理的源头输[bbsemoji12042]，并且能指导仓[bbsemoji12153]规划、仓库[bbsemoji12040][bbsemoji12050]排班、[bbsemoji12131]意机会等。基于淘系海量的流量、交易、商品、及物流库存等数据，通过时间序列、机器学习、深度学习等算法，构建商品的销量、单量、GMV等预测模型，通过归因分析和算法优化不断实现算法模型的迭代升级。
4.库存管理：通过构建合理的模型，制定合理的库存及相关资源与能[bbsemoji12050]计划，让库存在供应链[bbsemoji12153]络中[bbsemoji12220]效的流转，实现在正确的时间，将正确数量的正确的货物放到正确的地[bbsemoji12101]，提[bbsemoji12220]商家、消费者的体验，降低整个零售业的运营成本。
5.流量调控及在线决策：对零售业务的[bbsemoji12132]户长短期偏好进[bbsemoji12175]预测，使[bbsemoji12132]阿[bbsemoji12197]的海量数据，结合深度学习和机器学习优化CTR/CVR预估模型；通过在线多[bbsemoji12140]标优化技术实现[bbsemoji12132]户需求，体验，时效等多种商业[bbsemoji12140]标的最优化。
6.履约决策：基于阿[bbsemoji12197]体系丰富的数据资源，综合利[bbsemoji12132]各种算法模型为消费者、商家和物流服务商提供平衡履约成本和体验的最优订单履约算法，降低履约成本，提升消费者体验
7.供应链[bbsemoji12198]融&风控：从全局的供应链视[bbsemoji12179]出发，通过多种算法解决[bbsemoji12101]案为供应商、品牌商及平台商家进[bbsemoji12175][bbsemoji12198]融授信，以资[bbsemoji12198]流驱动物流，双轮驱动整个供应链效率的优化和提升；同时基于商品[bbsemoji12198]融属性的深[bbsemoji12042]挖掘，产出平台、商家、消费者与银[bbsemoji12175]运营合作的算法决策，在[bbsemoji12198]融维度上秉承了"让天下没有难做[bbsemoji12131]意"的愿景。
8.门店数字化&同城零售：利[bbsemoji12132]IoT、实时数据采集等技术，并结合[bbsemoji12040][bbsemoji12079]智能算法，提升新零售门店的数字化、[bbsemoji12163]动化、智能化运营，以数据驱动商品在城市内的精细化流通，实现消费者需求在时间空间上的实时满[bbsemoji12188]。
岗位描述：
我们的愿景是通过大数据和算法，实现阿里巴巴新零售供应链的智能化升级。我们会综合使用各种算法，不拘一格，因地因时制宜，构建销量预测、库存优化、网络规划、订单履行、时效表达和服务决策等智能优化产品，在各行业供应链纵深方向上持续进行智能化建设。我们的工作充满了挑战、探索和乐趣。我们的具体工作内容如下：
1. 基于阿里体系零售行业的大数据，负责分析和挖掘新零售端到端的供应链运作优化机会，并研发和构建优化算法提升其运作效率和降低成本。
2. 承担阿里新零售供应链领域的机器学习、深度学习、强化学习或运筹优化等算法的研发、设计和部署等工作，并搭建面向企业级应用的供应链算法平台。
3. 负责应用机器学习、深度学习、强化学习或运筹优化等人工智能技术解决数据挖掘、图像识别、自然语言处理、视频挖掘等领域问题，以打造阿里巴巴新零售的智能电商平台。
4. 承担数据化运营的数据分析和算法设计工作，通过采集业务信息以及应用海量数据，进行数据化的分析处理，为数据化运营提供决策支持。
5. 负责追踪人工智能方向的前沿算法和技术，并将相关算法应用到阿里新零售供应链业务场景中，升级供应链智能化水平。
岗位要求：
1. 985 211院校或海外名校的机器学习、数据挖掘、运筹学、自然语言处理、图像识别或应用数学等相关专业的硕士或博士学历 。
2. 熟悉Java，C++，Perl，Python等一种或一种以上编程语言 。
3. 具备业务抽象和信息建模能力，能够将复杂的业务场景分解、抽象成标准化的业务模型 。
4. 对数据分析和算法设计有比较强烈的兴趣，具有统计学、运筹学、机器学习、深度学习、强化学习相关知识优先考虑 。
5. 自我驱动的快速学习能力，主动追踪人工智能方向的前沿算法和技术。
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