美团闪购供给算法工程师（实习）

1.参与美团闪购海量商品的商品理解，服务好商家建品、后台管品及用户体验； 2.负责探查大模型技术在美团闪购供给场景的应用，包括智能助手、内容判别/生成、AI Agent等； 3.有机会负责创新AI功能端到端的开发，需要全方位地思考问题，能够算法技术栈中承担不同角色，解决各个环节问题。

1. 我们是物流规划团队，负责淘宝闪购即时物流的基础预测（单量/运力/钱效弹性）、供需规划（需求/运力/预算）和调节工作，提升物流的供给需求的匹配度，改善用户和骑手体验。 2. 数据驱动，应用机器学习/深度学习、运筹学、因果建模等技术预测并规划最合理的物流资源分配模式，咬合物流运力，调整需求分布，提升配送效率，降低市场成本 3. 基于业务目标，抽象建模、设计并实现相关算法

我们是淘宝闪购AI算法团队，工作涉及：外卖垂域大模型训练、Agent和AI产品创新、图片理解与生成、视频语音多模态等方面，围绕餐饮/零售/医药等业务，紧密支撑搜索、推荐、营销、用增、toB等多场景的AI需求。 具体职责包括但不限于： 1、参与大语言模型、AIGC(图片/视频)生成大模型、多模态模型工作，包括数据收集与处理、预训练和领域持续预训练、提示与指令设计、SFT与RL对齐、通用&应用能力的训练。 2、参与AI应用项目的研发工作，让AI能力落地取得收益，比如在智能搜索、导购体验、下单效率、AI点餐、图片素材、视频素材、创意生成等，支撑搜索/推荐/营销/用增/供给等多个场景。 3、具备一定的AI Infra能力，基于大模型底层训练平台和业界主流框架，来训练和调优模型。能够参与到底层模型工程团队的训练推理加速、资源优化等工作中，有CUDA算子优化经验者优先。 4、AI技术日新月异，对前沿技术敏感；能及时跟进并消化吸收前沿技术，将其转化为实际生产力，包括且不限于NLP、CV、搜推广营销等领域；有一定的学术能力，能跟业界、学界保持良好的交流。

聚焦用户增长（User Growth）核心业务场景，利用强化学习（RL）与生成式 AI 技术推动业务智能化升级。你将在真实的亿级流量场景中，参与从算法策略到工程落地的全链路建设，解决广告竞价、创意生成、用户生命周期管理等高价值问题。 岗位职责： 1. RL 出价与竞价策略 参与基于强化学习的广告出价系统建设，将静态出价升级为多步序列决策范式，构建 State → 推理 → Action → Reward 的完整闭环 探索 Decision Transformer / Offline RL 等前沿方法在 RTB 竞价场景的落地 2. RL 训练与推理工程 参与 RL / LLM RL 训练框架建设，支撑 PPO、DQN、GRPO 等算法的高效落地，优化训推异步与分布式训练策略 解决 RL 训练中的工程瓶颈（样本传输延迟、显存优化、训练稳定性），跟进 VERL、Ray 等前沿框架并结合业务落地 3. AIGC 创意与 Agent 工程 设计和实现 AIGC 驱动的规模化创意供给体系，覆盖文案生成、图片创意、视频素材等多模态内容生产，构建生成 → 风控审核 → 语义去重 → 效果反馈的全链路闭环 构建面向用增业务的 AI Agent 系统（创意 Agent、广告优化师 Agent 等），设计多智能体协同架构与工具集成方案 4. AI Coding 与研发效能 深度使用 AI 编程工具（Cursor、Claude Code 等）驱动日常研发，探索 AI 辅助代码生成、代码审查、自动化测试等场景的最佳实践 参与 AI Coding 全链路覆盖的推进，提升团队 AI 辅助代码占比与研发效能 5. 在线引擎与实验体系 参与用增引擎体系（RTA / RTB / 创意供给引擎）核心模块开发，优化高并发系统性能与稳定性 建设特征工程、样本回流与 AB 实验体系，支撑策略的科学评估