美团Keeta技术-核心全栈Agent工程师（供给方向）

1. 牵头构建全球稳定性保障体系，包括多区域实时监控、容量管理、SLA/SLO 指标治理、快速响应与自愈机制，确保平台稳定运行。 2. 设计并落地跨云、跨区域的容灾架构，覆盖多活部署、数据一致性、故障切换、灾备演练，提升整体业务连续性能力。 3. 推动全球合规支撑架构的前置规划，结合中心+边缘部署思路，构建支持国别合规要求的数据本地化、访问控制、存储隔离等技术能力。 4. 建立技术演练与审计机制，覆盖故障应急响应、灾难恢复、合规检查，强化平台在极端情况下的恢复力和审计追溯能力。 5. 协同产品、安全、法务、数据等多团队，推进稳定性与合规能力平台化、标准化，提升系统能力的可复制性与可持续演进能力。 6. 理解国际化基础设施建设需求，有过 i18n（国际化）/ l10n（本地化）相关平台能力搭建经验，包括多语言、多时区、多币种、多地址体系、文化习惯等底层能力支持。

1.负责境外业务开放平台对接工作，参与境外服务商和品牌商合作对接全流程； 2.负责开放平台需求评审、技术方案设计、核心功能开发，确保需求高质量按时交付； 3.持续挖掘AI in Product机会点，给服务商提供智能好用的AI工具，提升对接效率； 4.深度参与AI Coding / Agent研发模式在业务中的落地实践，推动团队研发范式升级、研发效率提升。

1. AutoResearch能力建设：推动算法研究流程的自动化与智能化，探索AutoResearch框架，实现从数据探索、特征发现、模型选型、超参搜索到实验评估的全链路自动化。利用LLM辅助文献调研与技术方案生成，加速从研究假设到实验验证的迭代周期，提升团队算法创新效率。探索AI Agent驱动的自动实验设计与模型迭代范式。 2. 实时调度优化：负责Keeta实时调度系统中关键模型的建模与优化，针对即时配送实时调度问题存在的多目标、不确定性、动态性与超大规模等特点，综合使用机器学习、深度学习、强化学习、因果推断等技术手段进行多场景联合优化，持续创新迭代，提升人单匹配决策质量。建模方向包括但不限于：ETA预估、路径规划和时间预估、供需预测、转化预估、订单难度及接单意愿刻画、定价、骑手活动优化等。 3. 归因体系建设：基于LLM Agent构建智能归因分析框架，设计多Agent协作的归因分析链路，通过Agent自主调度数据查询、指标拆解、异常定位、因子分析等环节，实现对业务指标变化的自动化归因与根因定位。将LLM的分析推理能力与业务数据体系深度结合，驱动业务决策从"经验判断"升级为"AI智能归因"。 4. AI Coding与工程效能提升：运用AI Coding工具（如Copilot、Cursor、Claude Code等）提升算法工程化效率，推动团队AI辅助编程实践。将大模型能力融入特征工程、模型训练、评测分析等日常开发流程，建设智能化算法开发工具链，实现代码生成、自动化测试、模型调试等环节的AI提效。探索并落地LLM辅助的算法代码审查与优化建议系统。 5. 颠覆式创新：针对即时配送领域特点，颠覆创新传统供应链物流技术体系，探索即时配送履约新模式，结合AI前沿技术（如多智能体协同、世界模型等）提升降本增效天花板

1. 负责供给算法方向的核心建模与业务指标提升，方向涵盖销售策略、多模态商品理解、选品推荐、商家 Agent 等，根据候选人背景匹配具体方向，推动算法方案从实验到规模化落地； 2. 建设 AutoResearch 能力，将特征工程、样本迭代、模型选型、消融实验等算法研发环节由 AI 驱动闭环迭代，提升算法研发效率； 3. 推动 SDLC（软件开发生命周期）在团队的深度落地，在核心业务场景产出最佳实践，实现项目全链路闭环； 4. 基于 Agent 建设知识沉淀与 AutoEval 能力，包括 LLM 样本挖掘、数据合成、智能标注、User Simulation、归因 Agent 等，构建算法迭代的自动化评估体系； 5. 探索 AI Native 业务形态落地，包括基于 AutoResearch 实现端到端商家商品理解能力，以及将商家 AI 助手构建为具备任务规划、记忆机制、策略模拟的真实可用 Agent 系统，提升商家经营收入。