美团酒旅搜索体验运营实习生

-负责日常搜索体验走查，发现badcase并记录 -结合社会热点，节假日旅游热点提前发掘用户酒旅相关搜索诉求 -配合产研团队跟进搜索优化进度

1、参与亿级用户规模的本地生活搜索优化，负责迭代到店业务搜索算法，包括到餐、到综、酒旅等，提升点击率、转化率等核心指标，提升用户在快手的本地生活搜索购物体验，促进生态良性发展； 2、参与机器学习与深度学习算法的核心研发工作，对本地生活搜索全链路进行建模优化，包括但不限于召回、相关性、粗排、精排、机制等方面，深度进行序列建模、迁移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供基于分布式计算的算法解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、深入思考产品业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度发展方向。

1.负责京东酒旅业务后端系统的架构设计、开发、确保系统的高性能、高可用与高度可扩展性，保障产品需求交付、系统稳定运行； 2.参与软件架构设计与讨论，构建行业报价数据库，保障报价信息完整性和及时性，对接行业供给提高产品丰富度，保障用户体验一致性，对齐行业先进的业务模型和技术能力； 3.深入理解相关业务需求和发展方向，采用适合的方案实现业务功能，保障新功能持续迭代； 4.持续跟进并解决系统运行中的技术问题，对性能瓶颈进行分析和优化，对技术风险进行预防和治理，保障系统稳定运行； 5.主导或参与跨团队技术方案沟通和设计，推动跨团队需求合作。

我们是致力于成为AI驱动的本地生活服务革新者，通过大模型技术重构餐饮、零售、到店服务等核心场景的业务逻辑。 岗位使命 将本地生活领域复杂的业务场景转化为大模型可理解的数字孪生体，通过算法应用的创新实现从用户需求理解到服务交付的端到端智能化重构。 核心方向 1. 重构传统业务，实现端到端简化 2. 构建到餐、到综、酒旅等领域知识图谱，建立百万级商户服务与用户需求的动态匹配 3. 运用多模态业务理解大模型，实现对非结构化服务数据（菜单、评价、商品等）的深度理解和使用 4. 研发基于大模型的商品识别、智能匹配、选品选货、价格力等决策模块