高级数据科学家

岗位介绍

我们正在寻找一位高级数据科学家，能够将复杂的零售和供应链问题转化为稳健的分析和机器学习解决方案。该职位在塑造我们核心AI能力方面至关重要——从问题定义、实验到模型验证和业务影响衡量。您将与工程师、产品、分析师和客户紧密合作，确保我们的模型驱动可衡量的价值。

工作内容

• 领导端到端数据科学工作，将复杂的零售和供应链业务问题转化为定义明确的分析、统计、机器学习或优化解决方案，包括需求预测、库存优化、补货、定价和促销分析。
• 执行深度探索性数据分析、特征工程、实验和模型开发，选择适当的技术，并清晰处理准确性、处理速度、可扩展性和业务约束之间的权衡。
• 使用技术和业务对齐的指标（例如WAPE、MAPE、VN1、偏差和服务水平）定义、实施和评估模型性能，包括针对现实场景的回测和验证。
• 与工程师、产品、分析师和客户紧密合作，确保从研究到生产的顺利过渡，包括定义数据需求、特征逻辑、验证规则和部署后性能监控。
• 向技术和非技术利益相关者清晰传达见解、假设、局限性和建议，并为数据科学最佳实践、可重用建模框架和初级团队成员指导做出贡献。

任职要求

• 数据科学、统计学、计算机科学或相关定量领域的学士或硕士学位。
• 4年以上数据科学、应用机器学习或定量分析经验，在统计学、概率论、时间序列分析和优化技术方面有坚实基础。
• 具有使用真实世界、大规模和不完美数据集构建和验证预测、预测或优化模型的 proven 经验。
• 精通Python和常见数据科学库（Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-learn、Statsmodels）；有PyTorch或TensorFlow经验者优先。
• 具有使用SQL数据库并与工程团队合作将模型生产化的扎实经验。
• 能够设计实验、进行严格回测、解释结果并清晰传达发现。
• 有零售、供应链或相关领域经验者高度优先；熟悉云平台、优化求解器或ML工具者优先。