岗位描述
【岗位职责】
1. 负责物流场景预测算法研发,包括但不限于运力预测、运价预测、ETA预测、运输时效预测、延误风险预测等;
2. 基于物流订单、运输轨迹、节点时效、车辆/船舶动态、天气、节假日、供需关系等数据,构建预测模型;
3. 负责时序预测算法的设计、训练、调优、评估与持续迭代,提升预测准确率与稳定性;
4. 负责物流预测相关特征工程和样本构建,从复杂数据中挖掘有效特征;
5. 与产品、数据开发、业务团队协作,推动预测模型上线,并支持实时预测、离线预测、报表分析等业务应用;
6. 跟踪模型线上表现,分析预测误差原因,持续优化模型效果;
7. 关注机器学习、深度学习、时序预测、大模型等技术在物流领域的应用机会。
【任职要求】
1. 本科及以上学历,计算机、数学、工业工程、交通运输、自动化、物流工程等相关专业;
2. 3年以上算法工程师、机器学习工程师、数据科学家或相关岗位经验;
3. 熟悉机器学习基本原理,具备扎实的特征工程、模型训练、调参和评估能力;
4. 熟悉 SQL,能够独立完成复杂数据查询、样本构建和数据分析;
5. 有时序预测项目经验,熟悉常见预测方法,如 ARIMA、Prophet、XGBoost、LightGBM、DeepAR、Transformer 等;
6. 具备良好的业务理解能力,能够从业务目标出发设计算法方案;
7. 具备较强的自驱力和沟通协作能力,能够推动项目落地。
【优先条件】
1. 有物流、供应链、航运、港口、快递、快运、货运平台、地图导航、出行等相关领域经验;
2. 有 ETA 预测、运输时效预测、到港/到站/到门预测、延误预警等项目经验;
3. 有运价预测、运力预测、供需预测、价格预测、销量预测等相关经验;
4. 熟悉车辆轨迹、船舶 AIS、航班动态、运输节点事件等数据处理;
5. 熟悉不确定性预测、分位数预测、区间预测方法;
6. 熟悉因果推断、路径规划、资源调度等方向;
7. 熟悉大模型、Agent智能体技术,有相关技术在物流场景的落地应用经验。