机器学习算法工程师-时效表达方向
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2、个性化时效表达：构建基于因果推断的 ETA 表达模型， 基于用户画像、历史行为、偏好等数据，构建个性化的 ETA 展示策略和物流服务方案，为用户提供可靠/符合期待的物流服务体验；
3、因果推断驱动的决策优化：将因果推断应用于表达决策、分单决策等场景，制定更科学合理的决策方案，优化用户体验的同时促进消费者的购买转化；
4、在线动态决策：研究和开发基于在线优化技术的动态决策方案，做好表达准确率/超时率/不确定性/转化指标/体验指标之间的动态权衡；
5、包裹轨迹预测与异常检测：利用深度学习、时间序列分析等技术，对包裹的时空轨迹序列进行建模与预测，并结合因果推断识别潜在的异常情况，提前预警并采取干预措施，提升物流履约的稳定性和可靠性。