安踏集團 機器學習 招聘（工資待遇要求）

崗位職責
1. 模型開發與優化
o基于機器學習/深度學習算法，設計并實現針對鞋服產品的定制化銷量預測模型或商品搜索/推薦模型，結合行業特性（如季節性、促銷活動、產品生命周期、區域性差異等）提升預測準確性。
o整合多源數據（人群標簽、銷售歷史、庫存、市場活動、社交媒體輿情、天氣數據等）構建預測模型，探索多模態融合技術（如文本、圖像、時序數據）增強預測能力。
2. 模型訓練與部署
o負責從數據清洗到模型上線的全流程開發，包括特征工程、模型訓練、調優（如超參數優化、模型蒸餾）、A/B測試及監控。
o與工程團隊協作，實現模型在生產環境的實時/離線預測，支持高并發場景（如電商大促前的銷量預估）。
3. 數據管理與分析
o構建鞋服行業專屬數據集，整合安踏全渠道銷售數據、用戶行為數據及外部市場數據，設計標注策略并優化數據質量。
o分析預測誤差并持續優化模型性能，確保預測結果與業務場景高度契合（如節假日波動、新品上市節奏）。
4. 業務場景適配與協同
o深入理解鞋服產品特性（如運動鞋服的季節性需求、區域市場差異、品牌活動影響），設計針對性預測邏輯（如促銷期銷量爆發模型、庫存預警系統）。
o與供應鏈、營銷團隊協作，將預測結果轉化為業務決策支持（如生產計劃、庫存分配、促銷策略調整）。
5. 技術創新與研究
o跟蹤時間序列預測、因果推理、強化學習等前沿技術，探索其在銷量預測中的應用（如動態需求建模、跨品類關聯分析）。
任職要求
必備技能：
1. 技術背景：
o計算機科學、人工智能、統計學、運籌學相關專業碩士及以上學歷（特別優秀者可放寬）。
o精通機器學習與深度學習技術，具備時間序列預測（如ARIMA、Prophet、LSTM、Transformer）及多模態數據處理經驗。
o熟悉PyTorch/TensorFlow框架，掌握HuggingFace、LangChain等工具鏈，有大模型（如Qwen、GPT）微調或部署經驗者優先。
2. 業務數據與建模能力：
o具備從數據采集到模型落地的全流程經驗，有零售、電商領域銷量預測、庫存優化、供應鏈建模項目經驗者優先。
o熟悉因果分析、AB測試、特征工程（如時序特征提取、跨數據源關聯挖掘）。
3. 工程與大數據能力：
o熟練使用Python，熟悉SQL、Spark、Flink等大數據處理工具，能高效處理TB級銷售與用戶行為數據。
o有實時數據流處理或模型在線服務部署經驗（如TensorRT、ONNX、模型輕量化）。
4. 行業洞察與協作能力：
o對零售或鞋服行業有深刻認知，能快速理解業務痛點（如SKU管理、促銷策略、區域市場差異）。
o具備跨團隊溝通能力，能夠與產品經理、供應鏈專家、業務分析師高效協作。