美团美团-首页推荐-算法实习生
任职要求
1. 硕士研究生及以上学历，计算机、统计学、数学或相关专业；
…工作职责
1. 负责美团首页猜喜推荐排序算法的研发工作，设计和优化推荐算法模型，提高系统的推荐效果和用户体验； 2. 负责开发和维护推荐系统，包括数据采集、数据处理、特征工程等模块的开发和优化； 3. 参与团队技术讨论，提供技术解决方案和技术支持； 4. 跟踪行业发展动态，在美团场景下落地生成式推荐，不断提升团队的技术能力和创新能力。
1、需求理解与归因：深入业务场景，利用数据挖掘与特征分析完成现象归因；精准识别高价值问题，将模糊的业务痛点转化为明确的 AI 解决目标。 2、架构设计：面向具体业务需求，设计 AI 原生系统架构；参与 Agent 系统核心模块的规划，包括记忆管理、推理策略与工具编排，兼顾架构的灵活性、可扩展性与工程可落地性。 3、知识与环境构建：搭建AI与现有业务系统的交互环境，涵盖 API 接入、RAG 知识库构建、记忆方案设计；持续优化召回质量与上下文注入策略，为模型提供准确、及时的执行环境与知识支撑。 4、核心能力实现：负责Agent关键模块的工程落地，实现意图识别、任务拆解与反思纠错闭环；封装标准化SDK/API服务，构建Agent观测体系，实现全链路追踪与多维归因分析。 5、系统迭代与演进：建立搭建自动化评测与回测机制，通过调优与Case分析不断收敛效果与性能提升的最优路径；沉淀方法论与可复用组件，推动 AI 能力从单点验证走向规模化落地。"
方向一：搜推效率、生成式、店品券 岗位职责： 1、负责搜索/推荐业务的召回、粗排/精排算法设计和优化，提升大盘转化效率； 2、负责用户、商户、query、营销信号等各维度特征、模型样本等基础模块的搭建和优化； 3、应用机器学习/深度学习、生成式推荐等算法技术，优化召回/排序模型，推动生成式推荐算法的工业落地； 4、与上下游的数据、工程、产品等团队紧密配合，把算法模型等上线到业务场景中，提升业务效果； 5、跟进推荐系统前沿研究方向，结合业务场景进行创新与落地，做技术沉淀和paper发表。 方向二：大混排（统一混排）、全站推 岗位职责： 1、负责混排（信息流+商业化）算法的设计和优化，提升流量变现效率和用户体验； 2、建立并优化目标函数，通过混排多目标优化平衡用户体验 & 平台收益； 3、结合用户画像、内容特征、广告属性等多维度信号，构建高效的特征工程与模型； 4、应用深度学习、强化学习等技术优化推荐与广告混排效果； 5、与工程、产品、运营团队密切协作，将算法落地到生产环境，并持续监控与优化效果； 6、跟踪前沿的推荐与广告算法研究，推动新技术在业务中的应用。
1、负责Keeta多国首页流量机制建设与运营，制定流量体系建设的规划和目标，通过机制和项目确保多国流量资源利用充分、首页分发和转化效率最大化。建设和维护流量分析体系，提供准确的流量数据和分析报告，为业务决策提供支持。 2、有效通过用户调研、访谈等方式，科学分析多国用户消费偏好，设计需求、场景、品类分层和对应承接策略，提升全景用户需求满足度和满足效率，探索更多激发用户弹性需求的方式，提升Keeta用户的选购体验。 3、和多国业务团队建立良好互信的协作关系，管理与统筹多国流量端需求，提供科学合理的前置评估。独立完成运营方案设计，协调产品、研发、其他业务部门等各方资源，推进上线。通过敏捷AB实验和数据分析，快速拿到认知，持续进行策略迭代。 4、对行业动态、业界标杆平台、海外产品趋势保持关注，深入理解其产品功能迭代的表层考量和底层逻辑，为产品优化和创新提供指导。
