研究課題簡(jiǎn)介

華為云運(yùn)營(yíng)中，面向每天新增的數(shù)萬(wàn)線索，幾十萬(wàn)的存量客戶(hù)，數(shù)千銷(xiāo)售，以及數(shù)百解決方案，如何在數(shù)據(jù)和算法驅(qū)動(dòng)下，實(shí)現(xiàn)線索的智能定級(jí)分發(fā)、解決方案精準(zhǔn)推薦、流失風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警及商機(jī)挖掘，是華為云的一個(gè)挑戰(zhàn)課題。我們希望基于華為云海量高質(zhì)量運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，通過(guò)AI算法驅(qū)動(dòng)的高效運(yùn)營(yíng)，促成華為云商業(yè)成功。

具體研究解決資源調(diào)度中若干個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：

1）時(shí)間序列預(yù)測(cè)和異常檢測(cè)：通過(guò)收入、用量、利用率等多方面歷史時(shí)間序列，預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)及識(shí)別異常，從而指導(dǎo)資源規(guī)劃、挖掘商機(jī)或及時(shí)識(shí)別客戶(hù)流失風(fēng)險(xiǎn)。不同維度的數(shù)據(jù)，其采樣周期、量綱、行為特征等都有差異，如何有效融合是一大難點(diǎn)，需要探索解決；

2）2B個(gè)性化推薦&搜索：個(gè)性化推薦和搜索廣泛應(yīng)用在多個(gè)場(chǎng)景中，包括為解決方案推薦目標(biāo)客戶(hù)、為客戶(hù)推薦合適的解決方案、為官網(wǎng)瀏覽用戶(hù)推薦產(chǎn)品等，商業(yè)價(jià)值高。但同時(shí)，其與互聯(lián)網(wǎng)2C推薦在數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程等方面又存在差異，需要結(jié)合2B場(chǎng)景，構(gòu)建高效的算法方案。

投遞方式

郵箱發(fā)送到huangguoqiang2@huawei.com，郵件標(biāo)題及簡(jiǎn)歷附件命名方式：博士后招聘+姓名+學(xué)校+研究課題名稱(chēng)