美团大模型应用-数据开发工程师
任职要求
1. 计算机、数学、统计学及电子信息相关专业本科及以上学历，2年以上工作经验； 2. 扎实的编程能力和数据结构基础，熟悉机器学习、NLP和LLM相关知识，善于学习和应用业界先进技术处理实际业务问题； 3. 熟悉SQL、Spark、Java、Python和C++中的一种或多种编…
工作职责
1. 负责利用大模型(LLM)技术优化外卖、到餐等业务场景的供给理解与内容生成，主要工作包括：
1）基于大模型能力进行菜品、商家属性的智能标注与数据清洗，为算法模型提供高质量的标注数据和特征；
2）构建小美产品的用户画像体系，优化 AI 推荐效果；
3）持续优化大模型在数据处理环节的应用效果，推动AI生成内容在实际业务中的落地。
2. 负责数据产品开发，为小美产品运营决策优化提供数据支持，包括不限于：
1）搭建和维护小美产品的数据采集体系，完成数据清洗、加工和数仓建设；
2）开展产品功能迭代数据分析，输出优化建议，支持业务决策和产品优化。1、负责外卖供给业务数据仓库体系建设，业务数据建模，数据应用产品的研发及管理工作； 2、负责数据仓库ETL流程设计、开发和优化，解决提升数仓体系生产效率与治理能力； 3、负责数据仓库OLAP体系搭建，建设海量数据高效、灵活的在线分析应用； 4、负责实时数仓的建设，使用系统化建设的思维提升实时研发效率，降低生产运维成本； 5、负责增强性分析产品的研发，与分析师、PM、OP协同挖掘数据价值，将业务痛点转化为数据产品，推动业务运营的进步； 6、参与挖掘用户相关特征和行为模型,转化数据价值。
1. 负责企业数据平台开发及持续优化，主导离线与实时计算集群（如Flink、Spark、Hive）的配置调优、部署架构升级，开展源码级问题定位与故障处理； 2. 负责大数据组件（如Trino、Presto、StarRocks等）的源码级问题定位及二次开发； 3. 结合业务场景需求与技术发展趋势，主导大数据组件选型、验证及落地实施，通过技术创新提升业务服务能力； 4. 持续沉淀大数据组件使用规范、最佳实践及FAQ文档，赋能团队高效运用大数据技术； 5. 负责大数据与大模型融合应用开发（如智能问数系统），推动数据智能化场景落地。
1. 基于云通信千亿级海量通信数据，通过数据ETL和数据挖掘分析，建立大数据资源调度优化方案，提升通信资源效益。 2. 深入理解通信业务，通过数据探索和分析，发现数据特征、潜在规律及关联性，搭建出可以准确反映业务运作健康状况的数据指标体系，以数据驱动业务决策。 3. 负责云通信资源调度领域数据开发，提供数据工具和算法，设计端到端的数据流架构，建立数据模型，并基于业务反馈进行模型评估和优化，为算法、数据应用、业务提稳定、高质量、高效的数据基础设施、数据应用和数据资产。 4. 负责降本优化策略挖掘，根据业务需求，识别、搜集、整理各类外部信息并结合内部相关信息，形成对业务有价值并可落地的洞察结论和可视化工具，为供应链效益优化、降本优化、周期率提升等提供数据支持；将数据分析结果以可视化的形式展示出来，并根据需求制作数据报告。
1.结合真实的用户数据开发与分析场景，探索大模型在大数据(腾讯云wedata)产品上的实践； 2.负责基于大语言模型（LLM）的Agent系统设计与开发，包括意图理解、对话管理、任务规划、工具调用（RAG/Plugin）等核心模块。针对垂直场景（如数据分析、自动化流程）优化模型效果，提升意图识别准确率、响应逻辑合理性及多轮对话流畅性； 3.多模态与复杂Agent框架探索，研究Agent协作、记忆机制、强化学习等前沿技术，探索文本、图表、代码等多模态交互能力； 4.开发可视化编排工具，支持低代码配置复杂工作流（如数据分析→报告生成→API调用）。