美团履约产品组实习生
任职要求
1. 大学本科及以上学历，专业不限。
2. 具备基础数据分析能力，对数据驱动决策感兴趣，
3. 具备良好的沟通能力、团队…工作职责
1. 主要负责餐饮行业内的AI产品主流程价值评估、边界场景扫描，输出运营报告。 2. 帮助头部餐饮商家接触、了解、熟悉、主动会用AI产品，并站在商家视角进行数据分析。 3. 跟踪产品上线后的用户反馈、数据情况，提出改进建议。 4. 支持履约产品在特色节假日活动落地，有可能接触到活动的营销推广。
1.参与履约运力、运网等领域的后端研发工作，能够独立完成技术方案设计、功能开发上线等； 2.深度参与需求分析，根据需求完成代码编写、单元测试、代码审查等工作，能够高质量交付项目，并保障系统稳定性； 3.负责与产品、前端、测试、后端等团队沟通协作，能够保障项目进展和高效交付；
1. 参与研究 LLM/Agent 在搜索、电商与本地生活业务中的商业分析应用，协助识别内部高价值场景（如供需分析、价格/档期优化、商家经营洞察、质检与客服分析等），形成初步产品方案与里程碑。 2. 协助搭建与迭代商业分析 Agent（检索-推理-工具调用链路），包括问题编排、工具集设计（检索/BI/报表/知识库）、评测集与抓手定义。 3. 跟进 AGI/AIGC/LLM 前沿进展，整理业界最佳实践，沉淀成方法论与设计规范。 4. 联动数据、算法与工程同学，支持需求澄清、原型设计、验收标准与上线流程；参与灰度实验，进行数据监控、效果分析与优化迭代。 5. 参与业务侧（商家经营/交易链路/履约与客服）的指标体系梳理，协助构建 Agent 的可观测性与反馈闭环（提示词版本、工具调用成功率、答案可溯源、业务转化贡献等）。
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data-电商-供应链和物流团队，通过应用机器学习和运筹优化算法，助力字节电商在全球范围内向用户提供低价好物以及快速优质的购物体验。团队的方向包括：参与优化通向全球各个国家地区的仓储物流网络，提升履约时效，降低成本，优化用户体验；跟踪全球电商趋势，优化电商货品供给，预测商品需求，指导备货，探索AIGC赋能时尚供应链。 1、参与字节跳动电商供应链及物流、商品运营和价格运营全链路多场景智能体系建设，负责面向业务的数据挖掘及算法迭代； 2、结合电商底层数据，通过数据挖掘、深度学习、统计推断等算法手段，对电商履约链路的时空轨迹序列、ETA、物流网络动态等进行分析与预测； 3、结合货架和内容电商信息，通过数据挖掘的方式，优化不同生命周期中商品在各场域的流量效率、运营效率和业务目标达成率，主要场景如下： 1）完善不同商品在相似/替代/关联/趋势和季节性上的商品力基建，对重点场景货盘进行诊断并提供品类优化建议，包括但不限于细分机会市场挖掘、新品&商品成长和渠道组货建议； 2）定义并优化不同业务场景的价格健康度，量化不同类目/人群偏好/场域等对商品价格策略的影响，建模站内商品的价量曲线，推动商品定价/补贴建议、预算分配建议和商品券设计等落地，并配合进行产品化建设； 3）深度参与重点营销场和大促场景的盘货-招商-搭建-选品-投放全流程运营，针对不同业务阶段和内容电商场景，从商家、商品、价格等维度提供算法建议； 4、参与电商业务用户/商家/达人增长等业务中的触达算法研发，包括但不限于基于用户与触达内容的理解建立点击率/转化率预估等模型、优化触达时机/渠道、基于AIGC技术进行触达内容优化等； 5、与电商用户增长、商家/达人/商品相关运营、产品等团队紧密合作，达成电商业务的用户/商家/达人/商品高质量增长目标。
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data-电商-供应链和物流团队，通过应用机器学习和运筹优化算法，助力字节电商在全球范围内向用户提供低价好物以及快速优质的购物体验。团队的方向包括：参与优化通向全球各个国家地区的仓储物流网络，提升履约时效，降低成本，优化用户体验；跟踪全球电商趋势，优化电商货品供给，预测商品需求，指导备货，探索AIGC赋能时尚供应链。 1、参与字节跳动电商供应链及物流、商品运营和价格运营全链路多场景智能体系建设，负责面向业务的数据挖掘及算法迭代； 2、结合电商底层数据，通过数据挖掘、深度学习、统计推断等算法手段，对电商履约链路的时空轨迹序列、ETA、物流网络动态等进行分析与预测； 3、结合货架和内容电商信息，通过数据挖掘的方式，优化不同生命周期中商品在各场域的流量效率、运营效率和业务目标达成率，主要场景如下： 1）完善不同商品在相似/替代/关联/趋势和季节性上的商品力基建，对重点场景货盘进行诊断并提供品类优化建议，包括但不限于细分机会市场挖掘、新品&商品成长和渠道组货建议； 2）定义并优化不同业务场景的价格健康度，量化不同类目/人群偏好/场域等对商品价格策略的影响，建模站内商品的价量曲线，推动商品定价/补贴建议、预算分配建议和商品券设计等落地，并配合进行产品化建设； 3）深度参与重点营销场和大促场景的盘货-招商-搭建-选品-投放全流程运营，针对不同业务阶段和内容电商场景，从商家、商品、价格等维度提供算法建议； 4、参与电商业务用户/商家/达人增长等业务中的触达算法研发，包括但不限于基于用户与触达内容的理解建立点击率/转化率预估等模型、优化触达时机/渠道、基于AIGC技术进行触达内容优化等； 5、与电商用户增长、商家/达人/商品相关运营、产品等团队紧密合作，达成电商业务的用户/商家/达人/商品高质量增长目标。