吉利｜供应链数据与算法实习生

1、负责供应链大宗商品（如煤炭、氧化铝、石油焦、沥青等）相关多模态数据的收集、清洗、转换、整合，完成大数据统计分析与可视化呈现。 2、协助参与供应链业务场景智能体、自动化分析工具的搭建与优化，参与工具的测试、迭代，提升业务数据分析效率与自动化水平。 3、理解供应链核心业务场景（采购、仓储、交付、风险管控等），协助建立、优化业务逻辑模型与数据算法模型，重点聚焦在价格预测、成本精算、供应链风险预警等方向，参与模型的训练、验证、部署与迭代，确保模型贴合业务实际需求。 4、协助梳理业务需求，将业务问题转化为数据问题，输出数据分析报告与模型优化建议，推动算法成果在业务场景中的落地应用。

1、硕士及以上学历，计算机、软件工程、数学、统计学、物理等相关专业。 2、具备扎实的数据结构、算法设计基础，熟练掌握数据清洗、转换、分析的基本方法，能独立完成基础数据分析挖掘任务。熟练使用Python、Java、C++、R等其中一门编程语言，熟悉Pandas、NumPy、Scikit-learn、langchain、LLM等处理库者优先。 3、了解机器学习、统计计算相关算法，包括但不限于分类、回归、聚类、自然语言处理（NLP）等方法；了解数学规划、启发式算法，对大模型、多模态数据处理有一定了解或兴趣者优先。 4、具备良好的数学基础（线性代数、概率论、数理统计等），能理解算法原理，具备一定的模型调优意识者优先。 5、有较强的学习能力，逻辑清晰，具备良好的团队合作和沟通能力。