每个零售公司的数据科学家招聘启事都像复制粘贴：需求预测、定价优化、个性化推荐、供应链分析……但进去之后你会发现，没人告诉你输入是什么、输出给谁用、做对了值多少钱。这套话术已经用了八年，求职者还在猜。

作者把这10道题重新拆解了一遍。不是建模练习，而是生意问题——谁拍板、谁执行、错了谁背锅。比如需求预测，表面是算法问题，实际是采购部和门店经理的博弈；个性化推荐做得好，能直接换算成库存周转天数。

最扎心的细节是定价优化。作者写道：「大多数零售商的定价团队还在用Excel跑规则，数据科学家的模型躺在服务器里，因为没人敢让机器决定毛利率。」

这系列文章写到第九篇，终于有人把JD黑话翻译成人话。对于正在准备面试或者选项目优先级的人来说，这份清单的价值在于——它告诉你哪些问题是真问题，哪些只是老板想听的故事。

一位读者在评论区补了一刀：「我们花了六个月做供应链模型，最后发现仓库根本接不住系统的补货指令。」