饿了么算法工程师-深度学习
校招全职饿了么秋季2026届应届生招聘地点：杭州 | 上海状态：招聘
任职要求
1、计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业； 2、扎实的深度学习基础，对以下一门或多门算法技术熟悉：Transformer模型、多任务学习、对抗性训练、序列建模、深度强化学习、图神经网络（GNN）等； 3、熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）； 4、深刻理解常用的深度学习算法（如…
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工作职责
具体职责包括但不限于： 1、参与并负责营销推荐核心场景的各类算法，包括用户、商家、会员等场景营销定价核心算法能力； 2、深度参与营销投放分发算法设计，提升营销补贴的效率； 3、建设包括单调性建模、uplift建模、纠偏建模等因果推断量价定价算法，打造集团和业界一流的定价算法； 4、建设LBS约束下营销定价的能力，打造本地生活时空强属性的量价定价算法。
包括英文材料
数据科学+
https://roadmap.sh/ai-data-scientist
Step by step roadmap guide to becoming an AI and Data Scientist
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
强化学习+
https://cloud.google.com/discover/what-is-reinforcement-learning?hl=en
Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an "agent" learns optimal behavior through interaction with its environment.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
This course will teach you about Deep Reinforcement Learning from beginner to expert. It’s completely free and open-source!
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-game-ai-and-reinforcement-learning
Build your own video game bots, using classic and cutting-edge algorithms.
GNN+
https://distill.pub/2021/gnn-intro/
Neural networks have been adapted to leverage the structure and properties of graphs.
https://gnn.seas.upenn.edu/
Graph Neural Networks (GNNs) are information processing architectures for signals supported on graphs.
https://www.ibm.com/think/topics/graph-neural-network
Graph neural networks (GNNs) are a deep neural network architecture that is popular both in practical applications and cutting-edge machine learning research.
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