About The Role

我们要找的是"懂业务的算法专家" —— 能和算法工程师讨论目标函数和特征选择，能和采购老炮算清楚一笔损耗账，能说服店长把订货权交给模型，也能下沉到门店看他们怎么应对缺货。
岗位职责

销量预测产品的深度设计与演进主导销量预测产品的规划，覆盖生鲜短保、标品、大促、新品、长尾等多场景。定义预测输出形式（点预测 / 分位数 / 区间预测）与下游业务应用边界。推动预测体系从"点预测"升级到"概率预测"，为智能补货的风险决策提供更精细的输入。
智能订货与库存优化主导订货模型的产品设计，包括订货策略、动态安全库存、补货频次、履约约束、损耗控制。建立智能补货决策机制，支持不同品类、不同渠道（线下大卖场 vs 前置仓 vs 店仓一体）、不同目标（服务水平 vs 损耗控制）的差异化策略。与算法团队深度合作，把报童模型、服务水平建模等经典方法产品化落地。确保算法产品符合业务预期，能有效解决供应链实际问题(如降低缺货率、减少库存积压等)。
评估体系与价值度量与算法团队共同定义多层评估体系：偏差分桶、Bias、WMAPE、MFE、分位数损失等统计指标。更重要的是——把统计指标映射为业务语言：损耗金额、缺货损失、周转天数等。主导 A/B 测试机制，关注的不只是模型准确率，更是业务增量价值。建立 SKU × 门店 × 品类 × 渠道 × 时间 × 销量段的结构化分层评估，定位结构性偏差的根因。
数据体系与训练数据治理定义训练数据的业务过滤规则：订单有效性、缺货还原、促销打标、新品爬坡、异常事件剔除。与团队共建特征工程体系（人、货、场、时、天），沉淀可复用的特征资产。
前瞻性布局持续追踪沃尔玛、山姆、麦德龙、盒马等行业顶尖玩家的供应链架构与最佳实践。结合大润发供应链业务特点，提出创新性的算法产品方案，推动供应链数字化、智能化水平提升。

任职要求
硬性条件

5 年以上产品经理经验，其中 3 年以上聚焦算法产品 / 数据产品 / 供应链产品我们不招纯需求收集型 PM。你需要有过至少一个销量预测、智能补货、库存优化类产品的完整落地经验
熟悉零售供应链全链路业务逻辑采购、订货、库存、促销、损耗、缺货、履约——至少在其中一条主链路有过深度实操经验。深入理解供应链各环节的运作逻辑，能精准识别供应链业务痛点与优化方向
对算法的理解要能"听懂、能评估、能博弈" 对时间序列预测、机器学习回归、分位数预测、运筹优化基础方法的原理和局限有清晰认知。理解安全库存、牛鞭效应、非平稳时间序列预测等经典理论，并能结合零售实务灵活拆解。你不需要自己调模型，但要能和算法工程师在目标函数、特征设计、评估口径、上线风险上做平等对话
数据分析实操能力掌握数据分析工具与方法，独立完成业务取数、归因分析、效果对比

5.对技术驱动业务增有强烈的兴趣与热情，具备创新意识，愿意探索新技术、新方法在供应链领域的应用
能力模型
业务穿透力 · 能从异常 KPI 穿透到具体 SKU × 门店 × 时段的根因
算法协作力 · 理解模型的能力边界，既不把算法当黑盒，也不过度神化算法
产品抽象力 · 能从散乱的业务规则里抽象出可复用的模块和可配置的决策框架
加分项
有大型连锁商超/即时零售直接经验：沃尔玛、山姆、Costco、麦德龙、盒马、家乐福、永辉、朴朴、叮咚、美团买菜、小象、多多买菜等
有生鲜品类（蔬果、肉禽、水产、短保乳品/烘焙）销量预测与订货的产品化经验
有分位数预测 / 报童模型 / 服务水平建模等的产品化落地经验
对 LLM 在供应链决策辅助中有实战思考或 Demo 案例
在知名数据建模/算法竞赛中取得过成绩
统计学、运筹学、工业工程、计算机、供应链管理相关背景（硕士及以上更佳）

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供应链算法产品经理（AI 预测与智能订货方向）

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