1. 预测模型工程化:配合算法同学将需求预测、供应链智能预测、用户行为预测等预测模型高效落地为生产系统;承担从数据流水线(Spark/Hive SQL 离线特征、Flink/Kafka 实时特征)、时序特征工程、模型训练(分布式训练 DDP/DeepSpeed、混合精度 AMP)到在线推理服务的全链路工程实现;构建预测结果的自动化监控与反馈闭环,确保预测精度在复杂业务场景(节假日效应、促销扰动、外部冲击等)下持续稳定;
2. 最优化模型工程化:将运筹优化、定价策略、库存调度、资源分配等优化算法落地为可靠的线上决策系统;构建求解器服务(OR-Tools /...

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