【岗位职责】 1. 负责物流场景预测算法研发，包括但不限于运力预测、运价预测、ETA预测、运输时效预测、延误风险预测等； 2. 基于物流订单、运输轨迹、节点时效、车辆/船舶动态、天气、节假日、供需关系等数据，构建预测模型； 3. 负责时序预测算法的设计、训练、调优、评估与持续迭代，提升预测准确率与稳定性； 4. 负责物流预测相关特征工程和样本构建，从复杂数据中挖掘有效特征； 5. 与产品、数据开发、业务团队协作，推动预测模型上线，并支持实时预测、离线预测、报表分析等业务应用； 6. 跟踪模型线上表现，分析预测误差原因，持续优化模型效果； 7. 关注机器学习、深度学习、时序预测、大模型等技术在物流领域的应用机会。 【任职要求】 1. 本科及以上学历，计算机、数学、工业工程、交通运输、自动化、物流工程等相关专业； 2. 3年以上算法工程师、机器学习工程师、数据科学家或相关岗位经验； 3. 熟悉机器学习基本原理，具备扎实的特征工程、模型训练、调参和评估能力； 4. 熟悉 SQL，能够独立完成复杂数据查询、样本构建和数据分析； 5. 有时序预测项目经验，熟悉常见预测方法，如 ARIMA、Prophet、XGBoost、LightGBM、DeepAR、Transformer 等； 6. 具备良好的业务理解能力，能够从业务目标出发设计算法方案； 7. 具备较强的自驱力和沟通协作能力，能够推动项目落地。 【优先条件】 1. 有物流、供应链、航运、港口、快递、快运、货运平台、地图导航、出行等相关领域经验； 2. 有 ETA 预测、运输时效预测、到港/到站/到门预测、延误预警等项目经验； 3. 有运价预测、运力预测、供需预测、价格预测、销量预测等相关经验； 4. 熟悉车辆轨迹、船舶 AIS、航班动态、运输节点事件等数据处理； 5. 熟悉不确定性预测、分位数预测、区间预测方法； 6. 熟悉因果推断、路径规划、资源调度等方向； 7. 熟悉大模型、Agent智能体技术，有相关技术在物流场景的落地应用经验。

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