美团搜索算法工程师
任职要求
1. 深入理解机器学习、自然语言处理和数据挖掘算法，并能很好地应用于搜索问题； 2. 有搜索、推荐或者广告、营销等方向相关算法工作经验； 3. 熟悉Linux开发环境，熟练使用Java、Pyt…
工作职责
1.负责美团搜索排序算法以及流量调控系统模型的优化升级，包括序列生成式重排、异构排序、端智能排序、销量预估、量价模型等； 2.负责研究和应用前沿的算法技术，不断优化搜索算法，提高搜索结果的精准度； 3.负责与产品、运营团队紧密合作，根据业务需求调整和优化搜索算法，提升产品的竞争力。
1、参与亿级用户规模的电商搜索优化，提升电商搜索场景的GMV、购买用户数、点击率、转化率等核心指标，提升用户电商搜索购物体验，促进生态良性发展； 2、参与机器学习与深度学习算法的核心研发工作，对搜索全链路进行建模优化，包括但不限于召回、相关性、粗排、精排、机制等，深度进行序列建模、迁移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供基于分布式计算的算法解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与搜索推荐机制的顶层设计，结合业务战略，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。
1、公司全场景智能搜索业务，通过搜索算法/技术，提升用户体验核心指标； 2、负责Query引导模式挖掘，通过前沿的NLP,NLG等算法手段，深挖用户Query表达交互规律； 3、结合业务需求，对供给的信息和服务进行画像刻画建立高效索引，提升召回和排序效果; 4、跟踪终端A领域相关推荐或者机器学习算法发展趋势，对前沿技术结合产品业务进行实验及落地。
1.负责美团搜索查询理解、召回、排序各阶段的算法模型优化，提升搜索效果。 2.负责美团搜索前沿技术探索，包括大模型技术在搜索场景的落地应用。
1、深入探索LLM在搜索场景中的推理能力与深度研究（Deep Research）模式，优化信息整合与总结效果，打造高效、精准的智能搜索产品，推动AI技术在实际应用中的突破； 2、AI搜索总结Agent研发： 1）设计并实现基于LLM的搜索总结Agent，提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力； 2）探索LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理），优化复杂查询的Deep Research模式，实现长文本理解与跨文档信息融合； 3）构建端到端系统，涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐，提升用户体验； 3、模型优化及应用： 1）通过指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术优化模型在搜索场景的适应性； 2）探索多模态信息（文本、代码、结构化数据）融合的搜索与生成技术； 3）研究未来生活中的创新应用场景（如个性化知识助手、自动化研究工具），探索技术边界。