阿里巴巴-阿里云-25/26届研究型算法实习生

【时序预测算法研究】云计算资源供应链管理，从计划到执行，所面对的最大的挑战是供应链各个环节中的种种不确定性，尤其是需求侧的不确定性，深远地影响着整个计划、执行链路上几乎所有的决策。如何最大限度的减小需求波动对这些决策质量的影响，决定了供应链整体的成本和效率，从而决定了云厂商计算服务的竞争优势与壁垒。面对需求的不确定性，供应链管理者的第一道防线是需求预测：利用数据和算法，相对准确地预测未来需求的波动，让供应链提前准备，匹配合适的资源，从而实现资源利用效率的提高和成本、浪费的降低。 本项目希望能基于弹性供给链路现有体系，深入分析弹性需求复杂性，基于预测提前期、预测标的、预测对象颗粒度、时间颗粒度、空间颗粒度等多维度组合确定高价值的需求预测目标，在算法模型层面优化需求预测准确率，并完善事前、事中、事后算法平台机制，优化现有需求预测算法平台的建设，从而全链路优化整个供应链路的决策、执行。

1、解决上述项目问题的算法研发，并在需求预测算法平台落地，提升公有云关键产品预测准确率20%+； 2、联合发表顶会论文1~2篇、专利1~2篇。