1、AI大模型方向 核心定位：AI 算法专家是 AI 技术领域资深技术带头人，核心定位于算法方向技术攻坚、算法架构设计、技术路线制定及团队技术引领。负责大模型核心算法迭代、架构设计、算法攻关，负责算法创新与技术突破。大模型应用架构设计，Agent架构前沿技术研究，打造可落地、高可用、强适配的企业级AI Agent系统。 2、供应链方向 核心定位：供应链算法专家是供应链与 AI 算法交叉领域的资深技术带头人，核心聚焦企业级供应链全链路（需求预测、库存优化、智能选品、智能定价等）的算法攻坚、优化架构设计及业务落地，需兼具供应链业务深度理解、运筹优化与AI 算法功底、工业级落地能力。

1、AI大模型方向 1）精通大模型预训练 / 微调 / 对齐 / 优化全链路算法，有千亿 / 百亿参数大模型预训练 / 微调的牵头经验； 2）熟悉大模型长上下文扩展、多模态融合、推理加速、量化压缩等核心技术，有相���技术攻坚经验； 3）了解大模型落地的工程化约束（如算力、显存、延迟），能设计兼顾效果与成本的大模型算法架构。 4）精通 AI Agent 核心原理与模块实现，精通 Agent 主流框架与二次开发能力，具备企业级 Agent 项目从0到1牵头实施经验。 5）团队与业务赋能能力，是团队技术带头人和技术与业务的深度桥梁，需具备团队管理/指导能力、业务理解能力，让Agent技术真正赋能业务增长。 2、供应链方向 1）核心算法深耕，精通预测类算法如：精通时间序列预测（ARIMA/SARIMA、Prophet、LSTM/Transformer 时序模型）、需求预测（多因素融合预测、分层预测、促销期预测），能解决需求波动、长尾SKU预测、多维度联动预测等问题；精通运筹优化（线性规划LP、整数规划IP、混合整数规划MIP、约束规划CP）、启发式算法（遗传算法、模拟退火、禁忌搜索）、强化学习（用于动态库存 / 调度优化），适配库存优化、生产排程、物流路径规划、运力分配等场景。 2）工具与框架掌握，熟练掌握运筹优化工具（Gurobi、CPLEX、OR-Tools）、机器学习框架（PyTorch/TensorFlow、Scikit-learn）、时序预测工具（Prophet、Statsmodels）。 3）项目实战能力，牵头工业级项目，解决核心业务痛点，需具备 “从0到1搭建算法体系、从1到N落地赋能” 的能力，并有明确业务指标提升数据支撑。 4）技术引领，需具备工业级供应链算法平台的架构设计能力与技术路线制定能力，打造可复用、可扩展的算法体系，需具备团队管理、业务理解与跨团队协作能力，让算法真正赋能供应链业务增长。