端到端大模型供应链智能决策底座研究

Job description

工作职责

• 负责构建覆盖定价、需求预测、库存优化、仓网规划及履约调度等全业务环节的供应链智能决策大模型，实现决策链路的智能化与自动化；
• 深入剖析供应链多环节协同场景，设计基于AI大模型原生解决复杂运筹优化(OR)问题的创新方案；
• 运用深度学习、强化学习及运筹优化等技术手段，构建高效、可扩展的AI决策模型，持续提升模型的精准度与业务价值；
• 探索大语言模型(LLM)、生成式AI及多智能体强化学习(MARL)等前沿技术在供应链决策中的应用，推动技术落地；
• 协同产品、工程与业务团队，推进大模型系统与现有平台的深度集成，确保算法成果的规模化与高效交付；
• 将复杂模型逻辑与决策结果转化为可解释、可操作的业务洞见，驱动供应链业务指标的实质性改善。 任职要求
• 获得本科及以上学历，计算机科学、人工智能、工业工程、应用数学等相关专业；
• 精通深度学习、强化学习、序列建模等AI底层技术，掌握运筹优化理论与方法，具备优秀的跨领域融合建模能力；
• 具备大语言模型(LLM)、生成式AI或多任务学习等方向的研究经验，在NeurIPS、ICML、ICLR、INFORMS等顶级会议或期刊有高质量论文发表记录；
• 具备超大规模数据处理能力，熟悉Spark、Hadoop等分布式计算框架，拥有海量业务数据建模与系统集成实战经验；
• 具备优秀的跨团队沟通与协作能力，对技术创新与供应链业务落地具有强烈自驱力；
• 具备良好的英文读写能力，能够熟练阅读并精准理解国际前沿学术文献与技术资料。