1、供应链场景大模型搭建与迭代调优：围绕供应链需求预测、库存运筹优化等核心业务场景，参与大模型底座搭建、全流程训练工作；开展模型架构设计、参数调优与性能迭代，针对性解决线上模型过拟合、欠拟合、运行不稳定等问题，持续提升模型预测精度与业务适配效果。
2、供应链专用算法设计与系统工程集成：面向供应链海量业务数据，自主设计实现回归、分类、聚类等机器学习算法及Transformer、CNN等深度学习算法；完成算法工程化开发、封装，对接公司现有业务系统开展联调集成，保障算法高效嵌入业务流程，提升供应链智能分析与决策处理效率。
3、供应链数据治理与深度业务分析：统筹供应链全链路数据采集、整理、清洗、标注工作，搭建标准化、高质量训练数据集，为模型训练、算法验证提供可靠数据底座；依托数据分析工具开展多维度数据挖掘，提炼业务运行规律、识别潜在运营风险，输出可落地的业务优化解决方案。
4、前沿人工智能技术跟踪与创新落地：持续跟进大模型、深度学习、运筹优化领域前沿学术成果、开源技术与行业落地案例，筛选适配公司供应链业务的新技术、新方法，完成技术验证与试点落地，驱动公司AI技术体系迭代升级。
5、内部技术研讨与跨团队技术协同：常态化参与公司算法复盘、技术分享、项目评审等内部交流活动，同步模型研发难点、迭代成果与优化思路，协同各业务部门推进AI项目落地应用。

1、本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能、数学、统计等相关专业应届毕业生；
2、强烈的求知欲和自驱力；
3、责任心和主动性，逻辑思维能力，对问题进行深入分析，提出有效的解决方案，并推动问题的解决；
4、创新思维和团队协作能力。