Senior Data Scientist / Machine Learning Engineer
Price Intelligence Demand Optimization
我們正在尋找一位兼具 數學能力、程式能力與商業思維 的 Senior Data Scientist / Machine Learning Engineer,負責打造一套從 0 到 1 的 Price Intelligence System。
這不是一個只停留在研究階段的模型開發職位。我們希望你能打造真正落地、可規模化、能驅動商業決策的演算法系統,協助企業在超過 50,000+ SKU 的商品組合中,進行大規模、自動化、即時化的價格決策。
你將參與一套由 15+ 個互相串接的模型 組成的 Price Intelligence Ensemble System,涵蓋需求預測、價格彈性、促銷成效、庫存優化、異常偵測與多目標最佳化等核心模組。
工作內容
1. 建立 Price Intelligence Ensemble System
你將參與設計並開發一套由多個模型組成的價格智慧系統,包括:
Demand Forecasting 需求預測
Price Elasticity Modeling 價格彈性模型
Promotion Impact Modeling 促銷成效模型
Inventory Optimization 庫存最佳化
Meta-Learning / Ensemble Decision Engine
Real-Time Anomaly Detection 即時異常偵測
你需要能夠理解模型之間的依賴關係、資料流、特徵工程、模型選擇、訓練流程與執行順序。
2. 開發 SKU-Level Demand / Pricing Models
你將建立能夠在 SKU 層級預測需求、庫存與價格反應的模型,並納入以下因素:
Seasonality 季節性
Promotion Lift 促銷拉動效果
Macroeconomic Factors 總體經濟因素
Weather Patterns 天氣影響
Product Lifecycle 商品生命週期
Competitive Pricing 競爭價格
Inventory Velocity 庫存流速
相關模型可能包括:
ARIMA / Prophet
LightGBM / XGBoost
Bayesian Models
Hierarchical Models
Causal Inference Models
PyTorch-based models
3. 解決多目標最佳化問題
你將開發能夠平衡多個商業目標的最佳化模型,例如:
Maximizing Revenue 提高營收
Maintaining Gross Margin 維持毛利
Clearing Seasonal Inventory 清理季節性庫存
Competitive Positioning 維持市場競爭力
Promotion Efficiency 提升促銷效率
你需要能夠將商業限制、價格防護條件、庫存壓力與營運規則整合進模型,形成可落地的價格決策引擎。
4. 建立即時異常偵測與促銷監控系統
你將開發 streaming / real-time models,監控促銷活動期間的實際銷售表現,並在銷售結果與預測落差過大時,提供即時決策訊號,例如:
Deepen Promotion:加深折扣或擴大促銷
Throttle Promotion:降低促銷力度或停止活動
Inventory Risk Alert:庫存風險提醒
Margin Risk Alert:毛利風險提醒
5. 將模型部署到 Production Environment
你需要撰寫乾淨、可維護、可擴展的 Python 程式碼,並與工程團隊合作,將模型部署到 production pipeline。
技術環境包含:
Python
pandas / NumPy / scikit-learn
PyTorch
BigQuery
Vertex AI
Cloud Run
AlloyDB
Pub/Sub / Dataflow / Kafka
SQL / PySpark
Poetry
系統需要滿足即時或近即時的 latency 要求,例如 100ms 到 500ms。
必備條件
7 年以上 Data Scientist / Machine Learning Engineer 經驗
具備統計、數學、經濟、物理、運籌、工程或相關量化領域背景
熟悉 price elasticity estimation、demand curve modeling 或 demand forecasting
熟悉 time-series forecasting 方法,例如 ARIMA、Prophet、LightGBM、XGBoost
熟悉 Python 生態系,包括 pandas、NumPy、scikit-learn、PyTorch
具備進階 SQL 能力,能處理大型資料集與複雜分析查詢
理解 Bayesian methods、hierarchical models、causal inference 或 uncertainty quantification
有能力將模型從 research prototype 推進到 production pipeline
能與工程、產品、商業團隊溝通模型邏輯與商業影響
加分條件
有 e-commerce、retail、fashion retail、pricing 或 revenue management 經驗
有 price optimization、demand elasticity、markdown optimization 經驗
曾開發 multi-model ensemble system 或複雜 ML 系統
熟悉 GCP:BigQuery、Vertex AI、Cloud Run、Pub/Sub、Dataflow
熟悉 real-time ML / streaming architecture
有 apparel / fashion retail 商品生命週期、季節性促銷、庫存管理經驗
熟悉 competitive pricing intelligence、web scraping、price index monitoring、KVI strategy
有 SaaS product 或 internal pricing tool 開發經驗
具備 computer vision / apparel feature extraction 經驗
熟悉 PyTorch CNN architecture,能夠修改或訓練 vision models
我們希望你是這樣的人
你不只是會訓練模型,而是能夠理解模型如何真正影響商業結果。
你能夠在以下目標之間做出平衡:
營收 vs. 毛利
折扣深度 vs. 庫存去化
預測準確度 vs. 系統延遲
模型複雜度 vs. 可維護性
商業彈性 vs. 統計嚴謹性
你需要能夠向非技術主管清楚解釋,例如:
「為什麼這個 markdown depth 雖然折扣較深,但能在指定期間內最大化總毛利回收?」
適合你的原因
這個職位適合想要挑戰以下任務的人:
從 0 到 1 建立 Price Intelligence System
參與大規模 SKU pricing decision engine 的設計
將 machine learning、statistics、optimization 與真實商業場景結合
建立能實際影響營收、毛利與庫存決策的 production-grade ML system
與產品、工程、商業團隊共同打造可規模化的 AI pricing platform
技能關鍵字
Python、Machine Learning、Data Science、Price Optimization、Demand Forecasting、Price Elasticity、Time Series Forecasting、Bayesian Modeling、Causal Inference、PyTorch、LightGBM、XGBoost、BigQuery、Vertex AI、GCP、SQL、PySpark、Optimization、Retail Analytics、E-commerce、Inventory Optimization、Anomaly Detection、Computer Vision