美团美团食杂零售商品理解算法专家
任职要求
计算机及相关专业硕士或以上学历，2年以上NLP算法工作相关工作经验 良好的机器学习/数据挖掘理论与算法基础，熟悉NLP/多模态理解方向的常用技术 熟悉Python/Java/C++等至少一门语言，熟悉Hadoop/Spark/Hive等大数据工具；熟悉TensorFlow/PyTorch等至少一种深度学习…
工作职责
负责美团食杂零售业务中商品理解相关算法的研发与优化，利用自然语言处理算法、大语言模型/多模态大模型等方法，优化商品的品类识别、属性理解、同品/相似品判别、推荐理由挖掘、品质判别等模型，提升商品运营效率 负责食杂场景内的商品垂域多模态大模型研发，包括利用域内知识进行继续预训练、指令后训练等工作，提升多模态大模型在在域内的可用性+泛化性 支持面向用户的导购助手、面向B端商户的智能销售等LLM Agent算法研发，为用户提供导购服务，提升购物过程中的效率和体验；帮助销售向客户进行推品、销售，提升销售表现 持续跟进学术界和工业界LLM/VLLM相关前沿技术的发展，并快速应用于实际工作中
1，负责食杂零售商品相关领域的需求管理、系统设计、稳定性建设。 2，根据业务需求和业务特点，能够对复杂的需求进行细化拆解，快速支撑业务需求实施落地。 3，具备数据建模、流程抽象的能力，构建高可用、高扩展性的系统，并持续优化系统架构。 4，主动关注并挖掘业务痛点，通过技术手段驱动业务问题的解决和业务的进展。
1、跟踪行业发展动态：围绕食杂零售行业搭建调研跟踪体系，获得可靠信息输入并进行细化甄别，持续拓宽市场竞争信息与社零大盘的信息获取渠道，提高数据的及时性、丰富度与可信度。 2、战略性课题研究：基于持续的竞争跟踪，开展战略性课题研究，就零售行业的通用规律、国内外零售业的发展轨迹、行业竞争格局趋势、公司竞争优劣势、核心竞争力构建路径等战略性要素给出深刻洞察、给予管理层和业务有价值的决策建议。 3、零售行业研究：对于零售各细分市场的观察与解读，捕捉对产业发展趋势具有实质性影响的认知。帮助管理层及时了解市场动向。
1. 风险线索挖掘：主动挖掘舞弊风险线索，运用数据分析方法识别异常交易模式与行为特征，搭建系统化线索来源，提升线索发现效率。 2. 复杂项目独立调查：独立完成复杂舞弊项目的调查工作，根据案子特点制定周密合理的调查计划并执行，结合数字取证技术与传统调查手段，保障按时、高质量完成调查任务。 3. 证据收集与分析：主动获取、搜集、整理并深度分析相关证据信息，利用数据和行为的关联分析还原事实链条，并与当事人及相关方沟通确认舞弊事实。 4. 违规处置协同：与相关方协同对违规人员、供应商进行处分与处罚。 5. 调查报告与知识沉淀：撰写专业调查报告，完成卷宗归档；建立案例库与调查方法论沉淀，为后续调查提供参考借鉴。 6. 整改推动与系统优化：与内控团队保持紧密协作，对调查中发现的组织、流程及系统控制缺陷推动整改，协助完善数字化风控能力，保障业务健康可持续发展。 7. 廉正文化宣导：作为廉正讲师，通过培训与案例分享宣传廉正诚信文化，提升全员风险意识与合规认知。
1. 风险线索挖掘：主动挖掘舞弊风险线索，运用数据分析方法识别异常交易模式与行为特征，搭建系统化线索来源，提升线索发现效率。 2. 复杂项目独立调查：独立完成复杂舞弊项目的调查工作，根据案子特点制定周密合理的调查计划并执行，结合数字取证技术与传统调查手段，保障按时、高质量完成调查任务。 3. 证据收集与分析：主动获取、搜集、整理并深度分析相关证据信息，利用数据和行为的关联分析还原事实链条，并与当事人及相关方沟通确认舞弊事实。 4. 违规处置协同：与相关方协同对违规人员、供应商进行处分与处罚。 5. 调查报告与知识沉淀：撰写专业调查报告，完成卷宗归档；建立案例库与调查方法论沉淀，为后续调查提供参考借鉴。 6. 整改推动与系统优化：与内控团队保持紧密协作，对调查中发现的组织、流程及系统控制缺陷推动整改，协助完善数字化风控能力，保障业务健康可持续发展。 7. 廉正文化宣导：作为廉正讲师，通过培训与案例分享宣传廉正诚信文化，提升全员风险意识与合规认知。