美团美团打车政府事务
任职要求
1.3年以上工作经验； 2.具备在网约车行业的从业经验，或交通行业体制内工作经验； 3.熟悉政企合作项目打法和经验，有危机事件应对处置经验； 4.具备良好的公文写作和政策解读…
工作职责
1.建立与北京、华北地区和东北地区相关城市交通运输主管部门（交通局/交通委）以及其他相关主管部门的合作关系，保障业务依法合规经营； 2.跟踪掌握相关城市网约车经营三项许可的申请与合规动态，及时了解相关城市政策法规，给业务发展提出前瞻性建议； 3.及时应对处置涉及网约车平台的检查、考核，协同业务落实企业主体责任； 4.收集区域行业的市场信息，负责区域行业信息调研工作。
1.负责美团自动车配送的业务运营；对自动车运营过程中的问题进行汇总和分析，推动自动驾驶技术和业务产研进行优化，最终实现效率和体验目标； 2.基于自动配送业务场景，分析自动车配送过程的相关数据，识别其阻碍自动车配送体验和效率的关键要素，对自动车配送过程进行全生命周期分层分类的管理； 3.与自动驾驶技术、产品研发、路测、政府事务、安全管理等团队进行紧密合作。确保自动车配送业务的策略能够被有效落地和执行，且构建相关系统和工具提升管理效率； 4.关注国内外自动驾驶相近业务的动态和进展，需要较强的调研能力给到业务输入，为业务决策做参考
1.负责美团自动车配送的业务运营；对自动车运营过程中的问题进行汇总和分析，推动自动驾驶技术和业务产研进行优化，最终实现效率和体验目标； 2.基于自动配送业务场景，分析自动车配送过程的相关数据，识别其阻碍自动车配送体验和效率的关键要素，对自动车配送过程进行全生命周期分层分类的管理； 3.与自动驾驶技术、产品研发、路测、政府事务、安全管理等团队进行紧密合作。确保自动车配送业务的策略能够被有效落地和执行，且构建相关系统和工具提升管理效率； 4.关注国内外自动驾驶相近业务的动态和进展，需要较强的调研能力给到业务输入，为业务决策做参考
打车场景下，上下车点推荐是指在用户发单前，系统根据用户的历史行为、环境信息，为用户推荐最合适的上下车位置。合理的上下车点有助于司乘高效碰面，甚至关系司乘的安全。上下车点推荐是典型的线上-线下的业务场景。 1、通过机器学习、深度学习优化上车点推荐系统（推荐乘客最理想的上下车位置），减少接驾时间，降低司乘沟通成本，提升用户出行体验，主要参与特征工程和多任务、多场景，特征交互等模型优化 2、现实物理世界结构复杂，从二维的物理平面到路网的拓扑，需要有效的组织各类地理元素、构建场景特征，探索CNN、GRAPH等各类表征学习的方案。 3、行为和内容的融合，在地理领域解决冷启动、用户需求多样性，都面临独特的挑战。 4、地图位置信息和大模型结合的创新研究探索。
在打车场景中，POI是用户目的地的数字化表达，是最基础的数据之一，直接影响用户能不能找到目的地、正确到达目的地。传统的数据更新依赖人工，现实的快速变化带来了更新成本剧增和更新速度降低。但这些在LLM时代迎来了转机，LLM更强的特征表达能力、更智能的规划能力让数据更新迎来了新的机会。在这你将迎来以下挑战： 1、追踪LLM/Agent的前沿技术：通过海量人工反馈资料，训练Agent替代人工，完成数据的自动化更新，降低成本、加快效率、提升质量 2、研究落地最新多模态对齐方案：在常见的图像、文本之外，我们场景中还包括位置信息（坐标），多模态对齐工作，对充分发挥数据价值，提升模型性能至关重要，是业内持续投入的重点&难点方向