美团搜推营销-闪购搜索算法工程师

1.负责闪购推荐、营销场景中的算法策略工作，解决业务痛点，持续优化业务效果； 2.研究LLM和机器学习领域的前沿技术，重点关注推荐&营销策略算法的业界迭代演进方向，并用于解决实际业务问题； 3.不断完善和优化线上策略，贴合闪购业务实际情况设计研发方案，以技术驱动公司业务成长，体现技术价值。

方向一：搜推效率、生成式、店品券 岗位职责： 1、负责搜索/推荐业务的召回、粗排/精排算法设计和优化，提升大盘转化效率； 2、负责用户、商户、query、营销信号等各维度特征、模型样本等基础模块的搭建和优化； 3、应用机器学习/深度学习、生成式推荐等算法技术，优化召回/排序模型，推动生成式推荐算法的工业落地； 4、与上下游的数据、工程、产品等团队紧密配合，把算法模型等上线到业务场景中，提升业务效果； 5、跟进推荐系统前沿研究方向，结合业务场景进行创新与落地，做技术沉淀和paper发表。 方向二：大混排（统一混排）、全站推 岗位职责： 1、负责混排（信息流+商业化）算法的设计和优化，提升流量变现效率和用户体验； 2、建立并优化目标函数，通过混排多目标优化平衡用户体验 & 平台收益； 3、结合用户画像、内容特征、广告属性等多维度信号，构建高效的特征工程与模型； 4、应用深度学习、强化学习等技术优化推荐与广告混排效果； 5、与工程、产品、运营团队密切协作，将算法落地到生产环境，并持续监控与优化效果； 6、跟踪前沿的推荐与广告算法研究，推动新技术在业务中的应用。

方向一：搜推效率、生成式、店品券 岗位职责： 1、负责搜索/推荐业务的召回、粗排/精排算法设计和优化，提升大盘转化效率； 2、负责用户、商户、query、营销信号等各维度特征、模型样本等基础模块的搭建和优化； 3、应用机器学习/深度学习、生成式推荐等算法技术，优化召回/排序模型，推动生成式推荐算法的工业落地； 4、与上下游的数据、工程、产品等团队紧密配合，把算法模型等上线到业务场景中，提升业务效果； 5、跟进推荐系统前沿研究方向，结合业务场景进行创新与落地，做技术沉淀和paper发表。 方向二：大混排（统一混排）、全站推 岗位职责： 1、负责混排（信息流+商业化）算法的设计和优化，提升流量变现效率和用户体验； 2、建立并优化目标函数，通过混排多目标优化平衡用户体验 & 平台收益； 3、结合用户画像、内容特征、广告属性等多维度信号，构建高效的特征工程与模型； 4、应用深度学习、强化学习等技术优化推荐与广告混排效果； 5、与工程、产品、运营团队密切协作，将算法落地到生产环境，并持续监控与优化效果； 6、跟踪前沿的推荐与广告算法研究，推动新技术在业务中的应用。

1，与营销、搜推团队合作，主动运营平台重要的商品属性和标签，提升商品属性和标签的挂载数量与搜索体验和效率；根据平台消费者搜索行为数据，挖掘商品CPV或标签错误或缺失的部分，联动各类目积极纠正与补全，改善搜索行为召回质量； 2，持续改善平台类目树结构，分析当前平台类目树结构，结合类目数据，定位需新建、拆分或合并的类目，提出统筹化的改善建议并跟进改善结果； 3，负责平台类目属性的规则定义、信息准入和归一，结合市场趋势和竞对分析持续优化类目属性，为准确度和覆盖度负责； 4，联动各行业，通过分层运营策略提升B端商品信息质量，并通过科学的实验设计验证平台收益。