美团资深算法专家:供应链物流方向
社招全职4年以上食杂零售地点:北京 | 上海状态:招聘
任职要求
1、计算机、人工智能、运筹优化、数理统计等专业硕士及以上学历,具有4年以上相关领域算法研发经验。 2、具有扎实的算法理论基础,精通机器学习、深度学习,或者运筹优化智能决策算法,具备长期的技术方向判断力,持续关注前沿算法、并推动业务创新应用。 3、熟悉LLM相关算法知识,掌握模型微调、强化学习、Agent相关技术,熟悉TensorFlow、PyTorch等机器学习框架,代码能力优秀。 4、具备优秀的业务理解与敏锐的洞察力,有创新意识,好奇心强,能主动通过算法技术驱动电商智能化运营,优化全链路效率。 5、具有良好的团队管理、人才培养、横向协同能力。 具备以下条件优先 1、具备零售供应链、物流算法研发工作经验,对零售、电商有热情、感兴趣,持续关注行业发展。 2、具备前沿算法的创新应用,对LLM等AI技术的落地应用有热情,有系统架构思维。
工作职责
1、负责美团电商零售业务(快驴、小象、优选)供应链算法体系建设,以及垂直领域AI-Agent研发落地。围绕商品库存、仓储作业、物流配送调度、流程优化等方面,利用算法与AI能力,提升供应链、物流相关环节的自动化、智能化水平,降本增效,提高用户体验。 2、带领团队在机器学习、深度学习、仿真优化、LLM大模型应用方面,持续突破效果天花板,沉底平台化算法能力。 3、能深入了解业务,与产品、团队密切合作,识别算法价值机会点,持续推动从算法优化到业务价值的转化,驱动业务变革。 4、承担长期算法技术规划、研发项目管理、人才培养、梯队建设。
包括英文材料
运筹优化+
https://medium.com/gousto-engineering-techbrunch/an-introduction-to-operations-research-5a9e898b6c60
Operations research (OR) is a scientific approach to determining the optimal solution to a defined business problem.
学历+
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
强化学习+
https://cloud.google.com/discover/what-is-reinforcement-learning?hl=en
Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an "agent" learns optimal behavior through interaction with its environment.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
This course will teach you about Deep Reinforcement Learning from beginner to expert. It’s completely free and open-source!
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-game-ai-and-reinforcement-learning
Build your own video game bots, using classic and cutting-edge algorithms.
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具,在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势,近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
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社招A79370A
1、负责电商商家/达人治理策略的顶层设计,平衡业务增长与低质风险,保证业务长期健康、可持续性发展; 2、通过市场机制设计,提升生态健康度和活力;机制设计包括不限于商家、作者信用体系,商业激励体系,推荐流量调控等多个具体业务; 3、搭建商家/达人经营数据监控体系,对各类业务信号保持敏感,及时推动策略迭代; 4、关注商家/达人/用户经营反馈,优化相关规则透明传输及理解,包括但不限于抽象产品业务模块的设计并落地; 5、推进内部交流,协同业务团队、算法、研发团队,保证团队合作的顺畅,不同产品之间的协作等。
更新于 2025-06-18
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1、负责电商商家/达人治理策略的顶层设计,平衡业务增长与低质风险,保证业务长期健康、可持续性发展; 2、通过市场机制设计,提升生态健康度和活力;机制设计包括不限于商家、作者信用体系,商业激励体系,推荐流量调控等多个具体业务; 3、搭建商家/达人经营数据监控体系,对各类业务信号保持敏感,及时推动策略迭代; 4、关注商家/达人/用户经营反馈,优化相关规则透明传输及理解,包括但不限于抽象产品业务模块的设计并落地; 5、推进内部交流,协同业务团队、算法、研发团队,保证团队合作的顺畅,不同产品之间的协作等。
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社招A89302
1、构建大模型在大数据领域各应用场景的评估体系、标准及算法,确保模型效果精准度量; 2、推进评估的算法化建设,针对不同应用场景研发并持续优化相应的自动化评估算法和模型,实现迭代升级; 3、紧密配合业务团队,深入理解需求,提供专业的大模型评估支持,推动业务高效发展; 4、作为技术领导者,带领团队不断探索创新,提升技术实力,保障项目进度与质量,发挥团队最大效能。
更新于 2024-11-25