美团大模型应用算法工程师(平台)
社招全职3年以上核心本地商业-业务研发平台地点:北京状态:招聘
任职要求
1.数学、统计、运筹学、计算机或者相关专业硕士及以上学历,3年及以上工作经验 ; 2.在NLP、LLM、深度学习、推荐算法等领域有扎实理论基础和研发经验,熟悉多模态大模型的训练和评估方法; 3. 熟悉使用Hive/Spark/Hadoop等大数据工具,熟悉TensorFlow/PyTorch等框架,有深度学习实际项目经验; 4.具有一定的业务敏感度,具有创新精神和理论结合实践的能力,有主动思考和学习的驱动力, 乐于与业务共同成就和成长; 具备以下条件优先 有过互联网广告、搜索、推荐、营销、大模型应用某一领域有工作经验者优先
工作职责
1. 负责利用大模型能力建立内容产品相关的多模态内容理解能力,包括不限于多模态特征对齐、标签提取、评价生产、总结、embedding表征等工作。 2. 应用大模型和推荐算法等技能,优化内容个性化排序模型策略,提升内容消费率、点击率等核心指标。 3. 结合业务数据,负责大模型的Prompt工程、微调、对齐、知识增强等技术探索,持续改进和优化现有模型。
包括英文材料
学历+
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
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
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
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/
Hive+
[英文] Hive Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hive/index.htm
Hive is a data warehouse infrastructure tool to process structured data in Hadoop. It resides on top of Hadoop to summarize Big Data, and makes querying and analyzing easy.
https://www.youtube.com/watch?v=D4HqQ8-Ja9Y
Spark+
[英文] Learning Spark Book
https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/LearningSpark2.0.pdf
This new edition has been updated to reflect Apache Spark’s evolution through Spark 2.x and Spark 3.0, including its expanded ecosystem of built-in and external data sources, machine learning, and streaming technologies with which Spark is tightly integrated.
Hadoop+
https://www.runoob.com/w3cnote/hadoop-tutorial.html
Hadoop 为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持,它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集,并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。
[英文] Hadoop Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hadoop/index.htm
Hadoop is an open-source framework that allows to store and process big data in a distributed environment across clusters of computers using simple programming models.
大数据+
https://www.youtube.com/watch?v=bAyrObl7TYE
https://www.youtube.com/watch?v=H4bf_uuMC-g
With all this talk of Big Data, we got Rebecca Tickle to explain just what makes data into Big Data.
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.
相关职位
社招2年以上核心本地商业-基
1. 支持智能客服项目,负责对话理解和生成类任务的算法建模工作,包括但不限于知识和指令遵循、深度推理、反思和评估等能力的优化和落地。 2. 参与大模型研发及业务落地,支持客户之声、风控、舆情、客服机器人等多场景的效果优化; 3. 通过系统建设,降低业务分析数据的门槛,影响和提升业务对数据价值挖掘的能力和效率; 4. 参与技术新的探索,挖掘大模型落地场景。
更新于 2025-07-22
社招核心本地商业-基
1. 基于大模型和Agent范式,研发智能交互场景各类应用,支持智能客服,语音智能分析等项目,提升美团服务能力和效率。 2. 优化和应用大模型,参与研发对话交互相关项目,连接用户与美团生活服务能力。 3. 建设基于大模型与Agent的多样化任务处理能力,降低业务分析数据的门槛,影响和提升业务对数据价值挖掘的能力和效率。 4. 能够深入理解业务,进行重点难点技术攻关工作,将技术实现与业务场景联系起来,快速解决业务需求问题。 5. 不断探索技术新领域,推动技术能力的沉淀和技术氛围的建设。
更新于 2025-03-13
社招核心本地商业-业
1.负责大模型应用探索,结合业务场景在AI搜索、内容平台、智能体等创新型产品中提升用户体验; 2.探索大模型前沿技术,包括大模型Post training、垂类知识增强、RAG、推理能力增强等,并将相关技术服务广大用户; 3.支持大模型数据处理与分析,模型能力评测与优化等,并结合业务场景优化大模型服务框架; 4. 探索多模态与智能体相关技术,包括多模态特征对齐,内容理解与生成,单智能体与多智能体协同等;
更新于 2025-03-07