研究課題簡介

華為云運營中，面向每天新增的數萬線索，幾十萬的存量客戶，數千銷售，以及數百解決方案，如何在數據和算法驅動下，實現線索的智能定級分發(fā)、解決方案精準推薦、流失風險預警及商機挖掘，是華為云的一個挑戰(zhàn)課題。我們希望基于華為云海量高質量運營數據，通過AI算法驅動的高效運營，促成華為云商業(yè)成功。

具體研究解決資源調度中若干個關鍵問題：

1）時間序列預測和異常檢測：通過收入、用量、利用率等多方面歷史時間序列，預測未來趨勢及識別異常，從而指導資源規(guī)劃、挖掘商機或及時識別客戶流失風險。不同維度的數據，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，需要探索解決；

2）2B個性化推薦&搜索：個性化推薦和搜索廣泛應用在多個場景中，包括為解決方案推薦目標客戶、為客戶推薦合適的解決方案、為官網瀏覽用戶推薦產品等，商業(yè)價值高。但同時，其與互聯網2C推薦在數據、業(yè)務流程等方面又存在差異，需要結合2B場景，構建高效的算法方案。

投遞方式

郵箱發(fā)送到huangguoqiang2@huawei.com，郵件標題及簡歷附件命名方式：博士后招聘+姓名+學校+研究課題名稱