美团美团金融服务-数据智能组-AI工程研发工程师
任职要求
1.本科及以上学历，优先考虑计算机相关专业的申请者。 2.具备至少2年以上相关工作经验，尤其是有AI基础设施建设经验者优先。 具备以下条件优先 1.在语音对话机器人、广告、推荐系统等领域有平台研发的实际经验。 2.对通用人工智能（AGI）充满热情，具有开阔的技术视野，并有追求卓越的职业态度。 3.拥有大型分布式系统的设计和开发经验，能够处理高并发、高负载的业务需求，并具备低延时容忍的能力。 4.熟悉机器学习技术及常用的框架，能够灵活运用以解决实际问题。
工作职责
1.参与金融领域AI大模型的架构设计与工程落地，聚焦LLM、多模态大模型等前沿技术探索，推动其在智能营销、智能催收等场景的应用突破。 2.负责解决AI模型在智能交互机器人中的技术问题，实现业务场景的实时互动和个性化服务。 3.参与构建金融领域的AI基础设施（AI-infra），落地并完善RAG增强和Multi-Agent框架的配套工具链。 4.搭建支持智能交互机器人全面发展的技术生态，使其在各应用场景中具备更强大的适应能力。
1，负责电商数据仓库的ETL流程设计、开发与优化，尤其关注招商、营销活动（含大促）等核心业务场景的数据集成，确保数据的准确性、实时性和为业务决策和AI应用提供高质量数据基础。 2，主导电商领域的数据建模工作，构建满足用户画像、商品分析、营销效果评估等业务需求的多维数据模型，支持精细化运营、个性化推荐和智能决策。 3，与电商业务、招商、营销业务和数据科学等组紧密合作，深入理解业务痛点和增长目标，提供创新的数据解决方案，优化数据处理流程，提升数据赋能业务的能力。 4，参与大数据平台的优化和扩展，探索并应用AI技术（如机器学习、自然语言处理等）提升数据处理效率、数据质量和数据洞察能力，例如智能数据清洗、异常检测、特征工程自动化等。 5，编写高质量的代码和技术文档，确保代码的可维护性、可扩展性和可理解性，并积极参与技术分享和知识沉淀。 1，Responsible for the design, development, and optimization of ETL processes for the e-commerce data warehouse, with a focus on core business scenarios such as merchant acquisition, marketing campaigns (including major promotions), ensuring accurate, real-time, and efficient data transmission, and providing high-quality data foundation for business decisions and AI applications. 2，Lead data modeling efforts in the e-commerce domain, building multi-dimensional data models that meet the business needs of user profiling, product analysis, marketing performance evaluation, etc., supporting refined operations, personalized recommendations, and intelligent decision-making. 3，Collaborate closely with e-commerce business, merchant acquisition, marketing, and other teams to deeply understand business pain points and growth objectives, provide innovative data solutions, optimize data processing workflows, and enhance the ability of data to empower business. 4，Participate in the optimization and expansion of big data platforms, explore and apply AI technologies (such as machine learning, natural language processing, etc.) to improve data processing efficiency, data quality, and data insight capabilities, such as intelligent data cleaning, anomaly detection, and automated feature engineering. 5，Produce high-quality code and technical documentation to ensure code maintainability, scalability, and understandability, and actively participate in technical sharing and knowledge accumulation.
1.参与大模型在拼好饭业务B、C端应用与创新，涉及语义分析、自然语言处理、人机对话、RAG（检索增强生成）、知识图谱、AI Agent等技术； 2.参与AI工程系统的架构设计，将AI产品构想转化为工程解决方案，支持项目落地执行，并参与系统架构与用户体验的优化； 3.开发和完善基于大语言模型 (LLM) 的智能体系统，设计并实现 Agent 的工具接口，提升 Agent 的自主决策和任务执行能力； 4.关注AI技术前沿，参与技术探索和实践，支持团队在供给、营销、导购等任意领域的技术创新。
1. 基于企业财务数据构建智能分析系统，主导text2sql、财务报告自动生成等核心场景的算法研发，开发财务指标预测、异常检测等专项模型，支持经营决策 2. 针对财务数据高精度要求，通过领域微调、多模态融合等技术提升模型表现，构建财务专业RAG系统，优化会计准则/税务政策等结构化知识检索效果 3. 探索大模型技术在财务领域中的其他应用，如智能对账、审计线索发现等创新场景 4. 跟进数据在AI方向的业界最新进展
1、参与虎扑内容生态的智能体（Agent）系统研发，构建基于大模型的智能决策与任务执行能力； 2、探索前沿Agent技术路径，结合NLP/多模态/强化学习等方法，打造具备高效感知、理解和行动能力的智能体； 3、推动Agent方案在实际业务场景中的落地，支持智能运营、内容创作、个性推荐等应用； 4、协同产品与工程团队，持续优化Agent系统的性能与用户体验，提升交互智能水平与业务价值。