美团预测算法专家
任职要求
1.硕士研究生及以上学历，计算机、自动化、数理统计、人工智能等相关专业； 2.具备至少3年以上的算法相关工作经验，有扎实的算法基础和代码能力； 3.熟练掌握至少一种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等，熟悉至少一种编程语言，具备良好的编码习惯和工程能力； 4.具备良好的业务理解、问题定义、沟通和合作能力，能够与各个团队紧密合作，解决问题； 5.善于分析和发现问题，具备较强的自驱力，有强烈的学习意愿和创新精神，对算法技术有浓厚的兴趣和热情。 具备以下条件优先 1.在时序预测、ETA预测、时空挖掘等算法方向上有实践经验； 2.在国际或国内权威机器学习赛事中取得优秀名次；
工作职责
1.负责骑行业务相关的预测算法设计、研发和迭代优化，包括但不限于供需预测、ETA预测、时空挖掘等； 2.参与智能调度算法体系搭建，抽象并定义算法问题、算法技术选型、模型搭建、落地推广应用，实现业务效果优化； 3.深入了解业务，与产品、工程、数据、业务团队密切合作，持续推动从算法技术到业务价值的转化，驱动业务变革； 4.综合运用时序预测、机器学习、图模型、迁移学习、大模型等前沿技术优化骑行领域的相关问题
1. 负责美团骑行用户增长算法研发，从用户全生命周期角度，构建增长算法策略体系（拉新、沉流召回、老客提频等）。 2. 负责美团骑行用户流量的营销转化效率提升：包括活动效果优化、转化漏斗优化、卡券ROI优化、SKU排序等。 3. 综合运用机器学习、因果推断、运筹优化、强化学习等技术，优化营销效率，提升用户增长。 4. 深入思考业务价值，与产品、业务团队密切配合，打造和完善行业一流的营销增长算法体系。
我们是物流信号团队，致力于为饿了么即时物流的供需诊断、供需预测、基于供需的自适应策略等方向提供解决方案，促进交易平台的供需平衡，提高物流的交易效率、改善用户和骑手体验。 1、数据驱动，应用机器学习、深度学习、运筹学等技术提升即时物流市场的效率，降低交易市场的成本，优化用户体验； 2、应用大规模机器学习/深度学习技术，在不同预估时效尺度下，对饿了么即时物流不同层级的的时空网络内的供需状态（包括人和单的规模、结构、质量等关键要素）进行预测，构建科学、准确、客观、直白的时空价值中台，驱动自适应供需关系的物流超算平台建设。
1. 负责多源传感器融合定位算法研究并应用到可穿戴设备场景 2. 负责GNSS/INS组合导航算法研究与应用（松耦合/紧耦合），统筹技术架构设计，并带领技术团队落地可穿戴设备场景 3. 负责GNSS轨迹预测算法研究并应用到可穿戴设备场景
1、设计并实现高精度定位的多模态数据融合方案（如GPS、IMU、视觉等），提升环境感知与定位鲁棒性。 2、开发端到端的定位及轨迹预测算法，结合自回归模型（AR）或时序建模技术，实现复杂交通场景下的高可靠性决策。 3、探索大模型（如Transformer、GNN）在自动驾驶中的应用，设计基于强化学习（RL）的决策优化框架，提升动态环境下的安全性和效率。 4、研究并实现基于强化学习的运动规划算法，结合奖励函数设计与策略优化。 5、将算法部署至实际终端，完成实时性、稳定性优化，推动算法在真实场景中的闭环迭代。 6、技术攻坚与创，跟踪学术界与工业界最新进展（如BEV感知、diffusion policy、模仿学习等），主导关键技术预研与原型开发。