美团履约技术-大模型后台开发工程师

团队介绍： 依托阿里巴巴集团强大的技术生态，基于多年的物流供应链产品技术中后台，搭建具备跨境出口业务特色的小包裹物流履约产品技术体系。 通过对接全链路各环节的物流资源，搭建C2G全球网络。基于信息流高效协同“揽收、调拨、集运、组包、配舱、清关、卡班运输、未端派送、逆向退回等”各物流环节，提供“优先、标准、简易、经济等”各样时效等级的物流产品与解决方案，完成前台电商供应链的物流需求履约。 通过工程、数据、算法的结合，对包裹可达计算、线路路由、订单分配、大包配舱、时效预测、异常管理等环节进行辅助与优化，助力提供具备一定成本、时效优势，服务稳定的物流服务。 职位描述： 1、负责设计和实现高效的数据处理和分析解决方案，支持业务决策和洞察。 2、参与大数据平台的建设，优化数据架构，确保数据的稳定、安全和可扩展性。 3、与业务团队紧密合作，理解需求，开发数据模型和报表，提供数据驱动的洞见。 4、负责数据仓库的维护和优化，确保数据质量，提升数据提取和分析的效率。 5、持续监控和优化数据处理性能，解决数据相关问题，推动数据治理的实施。

Bravo 102是由阿里国际技术全团队共同发起的技术人才孵化计划，打破传统人才选拔及培养框架，为有志于走向AI未来的技术新锐们，提供“你行你上+我要我来”的双向奔赴式的实习机会选择。 在这里，“我”将不被岗位定义，以能力选择业务战场，与全球顶尖团队并肩作战，沉浸式体验全球多元化业务战场与亿级流量高并发系统。 加入我们，成为AIDC首批102位Bravo Talent，一起掌舵AI，为我们的未来Bravo！ 关于我们： 阿里国际技术专注于提供卓越的数字零售技术服务，致力于服务全球消费者，并触达全球中小企业买家。我们希望利用AI技术让每个人都能够轻松、便捷地享受全球优质的商品和服务，推动商业活动更加高效、可持续，为社会未来的发展带来更多可能性。 我们提供涵盖商品智能、商家服务、供应链优化、跨境物流、搜索推荐引擎、用户增长、金融服务、客户体验、AI 基础设施、企业数智化、全球云及高可用架构、研发效能等技术领域，实习生可跨多个技术域实践，深度参与多场景技术攻坚，探索你想选择的职业发展方向； 在这里，你将和我们一起，采用领先的数字化及人工智能等技术持续解决商业活动中的现实问题，创造技术价值，为消费者带来更加美好的体验！欢迎加入我们！ 以下工作内容你均有可能参与： 1、参与基础软件的设计、开发和维护，如分布式文件系统、缓存系统、Key/Value 存储系统、数据库、Linux 操作系统等，探索 AI 在系统调优中的应用（如通过机器学习预测热点数据提升缓存命中率）； 2、参与国际电商系统及基础设施的核心模块开发，集成 AI 模型服务，为公司产品提供强有力的后台支持，设计并实施最强大的解决方案； 3、参与产品的开发和维护，完成从需求到设计、开发和上线等整个项目周期内的工作，能够通过 AI 工具提升开发效率； 4、参与海量数据处理和开发，使用Java/SQL/Python开发 ETL 流程，结合大模型实现数据清洗与特征工程自动化（如利用大模型生成 SQL 查询模板）； 5、参与项目为用户提供丰富而有价值的桌面或无线软件产品，能够探索 AI 在业务场景的落地应用（如大模型在供应链定价、销量计划、库存、履约等复杂场景的智能洞察和协同，基于大模型的个性化推荐系统，交互式智能导购，需求预测模型部署，异常检测算法实现等）。

团队介绍：依托阿里巴巴集团强大的技术生态，基于菜乌深耕多年的物流供应链产品技术中后台，搭建具备跨境出口业务特色的小包裹物流履约产品技术体系。 通过对接全链路各环节的物流资源，搭建C2G全球网络。基于信息流高效协同“揽收、调拨、集运、组包、配舱、清关、卡班运输、未端派送、逆向退回等”各物流环节，提供“优先、标准、简易、经济等”各样时效等级的物流产品与解决方案，完成前台电商供应链的物流需求履约。 通过工程、数据、算法的结合，对包裹可达计算、线路路由、订单分配、大包配舱、时效预测、异常管理等环节进行辅助与优化，助力提供具备一定成本、时效优势，服务稳定的物流服务。 职位描述： 1、负责设计和实现高效的数据处理和分析解决方案，支持业务决策和洞察。 2、参与大数据平台的建设，优化数据架构，确保数据的稳定、安全和可扩展性。 3、与业务团队紧密合作，理解需求，开发数据模型和报表，提供数据驱动的洞见。 4、负责数据仓库的维护和优化，确保数据质量，提升数据提取和分析的效率。 5、持续监控和优化数据处理性能，解决数据相关问题，推动数据治理的实施。 1、Responsible for designing and implementing efficient data processing and analysis solutions to support business decision-making and insights. 2、Participate in the construction of big data platforms, optimize data architecture, ensuring data stability, security, and scalability. 3、Collaborate closely with business teams to understand requirements, develop data models and reports, providing data-driven insights. 4、Oversee data warehouse maintenance and optimization, ensuring data quality and enhancing data extraction and analysis efficiency. 5、Continuously monitor and optimize data processing performance, resolve data-related issues, and promote data governance implementation.

1.理解本地生活领域各业务发展阶段与需求特性，优化商户履约线上化体验，提升业务渗透率与覆盖商户数。不仅能维护现有合作，更能主动识别拓展机会，制定服务商及品牌商的引入策略。夯实数据指标基建，合作伙伴表现线上可监测、可管理、可评估。 2.负责服务商、品牌商对接系统的全流程（包括不限于入驻、权限审批、系统运维、经营管理等），建立互信互赖的合作关系。能够深入理解系统能力并建立对接流程机制，保障内外部客户高效接入、高质量接入。确保业务安全性与稳定性，快速响应并解决合作中的异常问题，持续推动系统接入效率、操作易用性与整体满意度提升。 3.密切关注行业动态，积极探访内外部客户，共同发现问题、定义问题、解决问题。主动完成数据分析和场景洞察发现改善机会点，做好行业对标、能力抽象、重要项目复盘总结，推动AI应用落地，持续保持产品的竞争力与创新性。 4.探索服务市场和联合售卖能力，提升合作中心收入及合作伙伴活跃度。结合产品能力设计商业化变现合作方案，验证收入模型并落地计费结算机制（如技术服务费、接口调用费等）。建设并运营服务者社区，通过议题设置、标杆案例、生态合作伙伴评选、官方服务商认证、积分激励等玩法，搭建沟通桥梁，提高活跃频次，深化合作关系。 5.构建良性服务商生态，发展与治理兼顾，善于通过运营手段宣传推广，建设平台影响力。建立标准化治理体系，建立监控预警及应急响应机制，平衡风险、效率与增长目标；建立产品能力推广策略及合作机制，定期输出业内模式分析和调研报告，能够完成复杂跨组织沟通协调、资源整合及培训赋能。