北京
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打开任何零售公司的数据科学招聘页面，你都能看到熟悉的清单：需求预测、定价优化、个性化推荐、供应链分析。这些词像超市货架上的标签，整齐排列，但拆开包装才发现——没人告诉你里面装的是什么。
这套话术的问题在于，它把业务问题伪装成了建模练习。面试官问你"会不会做时间序列"，却不解释预测误差谁来买单；JD里写"优化定价策略"，但库存积压的锅最后甩给哪个部门？
真正值钱的数据科学家，得能翻译两本账：一本是技术账，一本是政治账。比如需求预测，输入是促销日历和天气数据，输出是补货指令，但关键是采购总监信不信这个数——不信，模型就是Excel里的装饰品。
这10个问题零售年年考，年年有人挂。区别只在一点：有人交的是Kaggle风格的漂亮代码，有人交的是让仓库少压300万库存的决策链路。后者贵得多，也稀缺得多。
一个冷知识：某快时尚品牌的预测团队花了18个月，才把模型输出从"建议补货量"改成"如果补错，谁负责"——上线当周，采购部的采纳率从34%跳到81%。
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