拼多多机器学习算法工程师/专家

1、 负责将深度学习、多模态大模型等技术与地图专业领域知识结合； 2、 参与最前沿的生成式建图等领域模型研发，将大模型、NLP、多模态、预训练等先进技术应用到业务中提升效果； 3、 负责大模型在地图特征提取和数据生成应用落地，包括系统性掌握Prompt工程的相关技术，与工程同学配合，完善整体链路，推进应用上线。

职位描述 基于人地交互数据开发业界领先的机器学习和深度学习算法，促进高德打车业务增长： 1、利用因果推断等技术进行智能营销算法的设计与实现； 2、针对用户生命周期的不同阶段，通过算法实现拉新、促活、流失召回等运营目标； 3、通过强化学习、多目标学习等技术，在不同触点不同时机对用户进行高效触达； 4、将相关应用场景中的问题转化成数据模型或者科学问题，提出并实现解决方案。

工作职责 1. 负责ADAS、城区/高速NOA场景下的感知算法研发和数据闭环，包含模型真值生成链路、数据集构建、数据分析、数据挖掘、数据质检、指标看板等； 2. 掌握数据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路，并伴随业务开展持续优化；掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力； 3. 探索使用data balance, 数据蒸馏等方法支持端侧和云上模型的可持续开发，同时针对特定场景构建特定数据集生产和算法回归评测工作； 4. 支持模型训练/回归/评测/CICD等自动化链路的开发和维护

Keeta is an independent brand of Meituan, the world's largest tech-driven retail company. We focus on food and consumer product delivery services in international markets with the mission: "We help people eat better, live better".Established in March 2010, Meituan has helped transform the supply and demand of service and product retail across the digital landscape.As Meituan and Keeta continue to increase R&D investment and advance in new technologies, we uphold a customer-centric approach, working with our partners to provide quality services to customers. 1. 负责Keeta实时调度系统中关键模型的建模与优化，针对即时配送实时调度问题存在的多目标、不确定性、动态性与超大规模等特点，综合使用机器学习、深度学习、强化学习、因果推断等技术手段进行多场景联合优化，持续创新迭代，提升人单匹配决策质量。建模方向包括但不限于：ETA预估、路径规划和时间预估、供需预测、转化预估、订单难度及接单意愿刻画、定价、骑手活动优化等。 2. 针对即时配送领域特点，颠覆创新传统供应链物流技术体系，探索即时配送履约新模式，提升降本增效天花板。