IE工业工程师

核心职责： 1. 业务理解与建模：与产品、运营、供应链团队紧密合作，深入理解汽配跨境电商及工厂制造的业务逻辑，将复杂的业务问题（如成本分仓、库存优化、市场选品）转化为可量化、可解决的机器学习或运筹优化问题。 2. 算法研发与优化： ◦ 负责机器学习/深度学习模型的设计、特征工程、训练、评估及持续调优。 ◦ 主导关键AI项目的算法攻坚，包括但不限于：智能订单路由算法、动态定价模型、销售与库存预测模型、智能客服核心对话引擎。 ◦ 探索并应用前沿算法，在业务场景中实现效果突破。 3. 工程化落地：负责算法模型的服务化（API化）部署，与后端开发团队协作，确保模型高效、稳定地集成到OMS、TMS、WMS等生产系统。 4. 体系建设：参与构建公司级机器学习平台（MLOps）的雏形，建立模型监控、预警、版本管理和自动化迭代流程。 5. 知识传承：在团队内分享算法知识，培养团队成员的数据思维，提升整体技术氛围。 任职要求 • 必备条件： ◦ 计算机科学、统计学、应用数学或相关专业硕士及以上学历，3年以上机器学习算法相关工作经验。 ◦ 精通Python，熟练掌握Pandas、NumPy、Scikit-learn、XGBoost/LightGBM等数据科学和机器学习库，至少熟悉TensorFlow或PyTorch其中一种深度学习框架。 ◦ 扎实的机器学习理论基础，在回归、分类、聚类、时序预测、推荐系统、运筹优化等领域有丰富的实战经验。 ◦ 具备完整的模型工业化落地经验，熟悉模型从开发、测试到上线部署的全流程，了解Docker、Kubernetes、Flask/FastAPI等相关技术。 ◦ 优秀的逻辑思维能力、分析问题和解决问题的能力，对数据敏感。 ◦ 良好的沟通能力和团队协作精神，能够清晰地向非技术背景的同事解释复杂算法逻辑。 • 优先考虑： ◦ 有电商平台、供应链管理、物流配送等领域的算法项目经验者优先。 ◦ 有使用MLflow、Kubeflow等MLOps工具经验者优先。 ◦ 有处理海量交易数据、用户行为数据经验者优先。 ◦ 有带领或指导初级算法工程师经验者优先。