陈丽娜

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• 位置: 上海, 中国
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简介

拥有五年以上在复杂业务环境中应用运筹学原理和高级分析技术经验。擅长通过数据驱动的决策优化供应链、生产计划和资源分配，持续为企业实现显著的成本节省和效率提升。

精通利用数学建模、模拟和算法设计解决实际问题，并在物流、零售和制造领域展现出卓越的项目领导能力和跨职能团队协作能力。

工作经历

高级运筹学分析师, 京东物流 -- 上海, 中国

三月 2021 – 至今

• 主导设计并实施了智能仓储路径优化算法，将订单拣选效率提升了20%，每年节省运营成本逾500万元人民币。

• 开发了多目标供应链网络设计模型，在满足服务水平协议的同时，将运输成本降低了15%。

• 利用模拟优化技术预测并缓解了“双十一”期间的物流瓶颈，确保了99%的订单准时交付。

• 构建了需求预测模型，通过集成机器学习与时间序列分析，将预测准确率提高了10%，减少了库存积压。

运筹学分析师, 上海宝钢集团 -- 上海, 中国

七月 2018 – 二月 2021

• 负责生产调度和资源分配的优化模型开发，使得关键生产线的利用率提升了8%。

• 分析并优化原材料采购策略，通过线性规划模型，将采购成本降低了3%。

• 参与建立能源消耗预测与优化系统，通过数据分析识别节能机会，每年节约电费约100万元人民币。

• 与IT团队合作，将优化模型集成到企业资源规划（ERP）系统中，提高了决策自动化水平。

教育背景

上海交通大学, 管理科学与工程 硕士 -- 上海, 中国

九月 2015 – 六月 2018

华中科技大学, 数学与应用数学 学士 -- 武汉, 中国

九月 2011 – 六月 2015

技能

运筹学与建模: 线性规划, 整数规划, 动态规划, 网络流, 模拟优化, 启发式算法, 决策理论, 供应链优化, 库存管理

编程与工具: Python (SciPy, NumPy, Pandas, GurobiPy), R, SQL, Gurobi, CPLEX, AnyLogic, Excel VBA

数据分析与机器学习: 数据清洗, 特征工程, 回归分析, 分类, 时间序列分析, 预测建模

语言: 普通话 (母语), 英语 (流利)