美团大模型数据运营
任职要求
1. 本科及以上学历，有数据运营相关工作经验；
2. 具有处理和分析数据的能力，并熟悉大模型、数据挖掘等相关领域；
3. 擅长管理供应商或外包团队，能够处理跨团队的沟通协作问题；
4. 强调细节并注重端到端效果，能够在快节奏的工作环…工作职责
负责AI模型训练及评测相关的数据运营工作，与AI模型算法团队配合不断优化提升AI模型效果。具体工作内容包括但不限于： 1. 深入理解AI模型训练及评测场景中的数据需求，制定数据运营策略，为大模型项目提供有效数据支持； 2. 与内外部各相关方保持良好沟通，对外对接供应商采购招标，对内收集并协调各方数据需求，保持数据运营工作有序推进； 3. 通过建立有效的培训、质检、沟通、数据管理等机制，保障AI模型训练及评测所涉及的数据的高质量运营交付；
用户方向 1.通过数据分析构建用户画像，分析用户交易行为及用户旅程，挖掘trade-in, trade-across, trade-up的驱动因素及转化路径； 2.设计因果推断实验（如A/B测试、双重差分法），量化促销活动、定价策略对用户消费、用户增长的影响，评估广告渠道ROI优化投放策略； 3.构建用户分层模型，识别高价值消费人群，输出定向运营策略（如精准发券、商品推荐），制定留存策略； 4.研究用户生命周期内的消费习惯，结合消费者心理学理论，优化“人-货”匹配效率，提升用户ARPU值。
1、与业务需求结合，设计并落地创新型实验及准实验，提升实验的效率和洞察深度，探索机器学习技术、动线挖掘、模型预测等方法在因果推断中的应用场景，解决观测数据中因果关系的识别，研发新型因果推断方法，优化业务决策； 2、从理解业务问题到因果因推断相关领域方法论研究、原型验证、直到与工程团队合作将成熟的技术产品化，推动方法从理论到实践的转化。设计可扩展的实验框架，支持大规模、多场景下的因果推算与效果评估； 3、负责通过AB实验设计、因果推断、深度学习等手段，量化运营策略效果和价值，科学评估运营手段，为业务决策提效。
1. 负责淘宝闪购搜索推荐算法的基础模型研发工作，包括店铺和商品信息流推荐、搜索结果页排序等，覆盖千万级DAU； 2. 基于业务问题，设计并实现推荐全链路算法模型，包括召回、粗排、精排、重排及混排等模块，搜索全链路算法模型，包括Query理解、召回、精排、重排等模块，持续迭代提升业务效果； 3. 跟踪国内外搜索推荐领域的最新进展，结合业务特点进行技术创新，推动算法模型的优化和升级； 4. 协同业务进行跨团队合作，与产品、运营等部门紧密合作，确保算法模型的有效落地和业务目标的达成。
1、驾驭亿级规模核心系统：负责本地零售亿级商品库的顶层架构设计与演进，主导 SPU/CSPU 等基础模型建设，支撑高并发下的搜索、选品及多渠道分发，打造行业领先的商品数据底座。 2、引领前沿的 AI 大模型落地：深度参与AIGC 在商品全生命周期的变革，利用多模态大模型重塑智能发品、自动归类、内容生成及质量质检流程，推动业务从“人工运营”向"智能自治"跃迁。 3、构建数据与智能闭环：携手算法与产品团队，建立“数据 - 模型 - 业务”的高效反馈闭环。通过RAG 知识库、批量推理及自动化实验等前沿技术，持续优化商品数据的准确性与转化效率，赋能零售搜索与智能决策。 4、探索研发新范式与极致性能：在保障系统高可用与极致稳定性的同时，率先探索 Vibe Coding、AI Agent 等新范式在研发流中的落地，提升团队整体效能，解决海量数据下的复杂工程挑战。