美团到店研发-预测定价算法工程师
任职要求
硕士及以上学历，计算机、自动化、数理统计、运筹优化等相关专业，有扎实的算法基础和代码能力； 在机器学习或数据挖掘方向有深入理解，在时序预测、Uplift营销、归因分析、价量模型、大模型训练等方面有实践经验优先 熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架； 良好的业务理解、问题定义、分析能力和沟通能力，复合算法背景优先
工作职责
开发时序预测和履约预测算法，涵盖热点预测、需求预测、业绩预测、排队时长预测、履约时长预测以及天气影响等任务。 负责酒店、民宿、机票等业务的定价与补贴策略开发，涉及商家和平台的多视角定价策略，包括离线和实时价格调控，以优化商家营收、平台收益和平台规模等指标。 开发酒旅、门票、到综、到餐等业务的营销算法，参与智能营销方案的设计与实现，构建人群细分、补贴券化和效果评估等模型，实现增量撬动比和ROI等指标的优化。 负责度假套餐组合（如酒+X）及到餐团购套餐（如二人餐）的构建，生成选品组合，并提供销量预测、套餐定价和推荐理由，增加供给竞争力，满足用户一站式多样化需求。
开发时序预测算法，涵盖热点预测、需求预测、业绩预测以及天气影响等任务。 负责酒店、民宿、机票等业务的定价与补贴策略开发，涉及商家和平台的多视角定价策略，包括离线和实时价格调控，以优化商家营收、平台收益和平台规模等指标。 构建有特色的酒旅供给理解体系，应用NLP、大模型等技术，构建商品标签、识别酒旅热点、挖掘相似供给和竞争圈，辅助选商选品、需求预测和动态定价等算法决策。 负责度假套餐组合（如酒+X）及到店团购套餐的构建，生成选品组合，并提供销量预测、套餐定价和推荐理由，增加供给竞争力，满足用户一站式多样化需求。 紧跟业界大模型进展，探索前沿技术，包括训练流程搭建、指令微调、强化学习、Prompt优化等，在时序大模型、定价agent、套餐生成等方向上进行落地。
1. 参与到店业务相关的预测算法的设计实现和优化，包括POI在商家端和用户端的定价、调价、控价、补贴、营销等策略研发。 2. 在导师的指导下进行数据处理、特征工程、模型优化、case分析等工作。 3. 跟踪时序预测、因果推断方向前沿问题和研究成果，实现业界SOTA模型。
1.负责美团到店业务的用户增长算法策略迭代，优化用户体验，提升点击率、转化率等核心指标。 2.应用大规模机器学习模型和系统，优化增长算法中各个算法模块。 3. 业务场景： （1）挖掘潜客人群与场景化人群，精准预测用户的出行意愿与意图识别，完善出价系数、竞得率建设，高效投放潜在人群。 （2）建设全渠道的PUSH能力，渠道包含包含PUSH、短信、企微等站外渠道，以及站内触达点位。 （3）建设多场景多供给类型预测能力，提高承接转化效率。 3.深入思考产品业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度发展方向。 4.与其他团队密切合作，包括数据工程师、前后端工程师、产品经理等，实现高质量的产品和解决方案。
1.负责高德信息业务商家增长算法工作，基于数据与算法来提升商家拓展、运维效率，提升商家规模与经营效果； 2.负责商家供给算法体系设计与优化，构建供需分析模型与商家LTV预估算法，挖掘高价值商机，管理商机生命周期，驱动业务增长； 3.设计商机全链路智能分发系统，开发商机与作业人员匹配模型，构建商机推荐机制与作业中控算法，持续提升商机转化效率与人店匹配精准度； 3.打造智能化商家运维体系，研发留存意向模型与运维动作价值评估系统，建立广告/交易量价关系预测及因果推断流失归因算法，优化运维效率和商家留存； 4.深入分析行业特性和作业模式差异，抽象可复用的算法框架，协同产品、运营团队构建端到端解决方案，推动算法在作业人员招聘、绩效考核等跨部门场景落地。