美团Keeta技术-架构组负责人
任职要求
1.具备 10 年以上大型平台/系统架构经验，熟悉全球化系统部署与稳定性运营机制。 2.有在多国家、多区域环境下构建高可用架构体系的实践经验，能够支撑 7×24 小时业务连续运行。 3.具备跨云架构设计、资源编排、数据同步与容灾机制构建能力。 4.了解并具备全球合规体系建设相…
工作职责
1. 牵头构建全球稳定性保障体系，包括多区域实时监控、容量管理、SLA/SLO 指标治理、快速响应与自愈机制，确保平台稳定运行。 2. 设计并落地跨云、跨区域的容灾架构，覆盖多活部署、数据一致性、故障切换、灾备演练，提升整体业务连续性能力。 3. 推动全球合规支撑架构的前置规划，结合中心+边缘部署思路，构建支持国别合规要求的数据本地化、访问控制、存储隔离等技术能力。 4. 建立技术演练与审计机制，覆盖故障应急响应、灾难恢复、合规检查，强化平台在极端情况下的恢复力和审计追溯能力。 5. 协同产品、安全、法务、数据等多团队，推进稳定性与合规能力平台化、标准化，提升系统能力的可复制性与可持续演进能力。 6. 理解国际化基础设施建设需求，有过 i18n（国际化）/ l10n（本地化）相关平台能力搭建经验，包括多语言、多时区、多币种、多地址体系、文化习惯等底层能力支持。
1. 合规架构顶层设计： 负责 Keeta 国际化业务的整体合规技术架构规划与演进。针对不同国家和地区的法律法规（如 GDPR、PDPA 等），设计系统层面的整体解决方案。 2. 核心系统建设与落地： 主导数据安全与隐私合规核心基础设施的建设。 3. 业务合规赋能： 与法务、安全、风控及各业务线产研团队深度协同，将复杂的合规与审计要求，抽象并转化为通用、易接入的技术组件和服务，降低业务侧的合规改造成本；探索利用大模型对GDPR、PDPA等法规文本进行语义解析，自动生成技术合规checklist，将"法务语言到架构设计"的转化效率提升50%以上。 4. 高可用与容灾设计： 确保合规相关系统底座的稳定性、高性能与高可用，具备支撑亿级用户、千万级日均订单的高并发处理能力。 5. 技术攻坚与团队影响力： 解决国际化合规场景下的技术难题（如异地多活下的数据隔离演进等）；沉淀技术方法论，指导和培养团队成员，提升团队整体的合规架构意识和技术基本功；推广AI辅助编码工具（如Copilot/Cursor）在团队中的使用，将代码审查和方案生成效率纳入技术基建建设范畴。
1.负责境外业务开放平台对接工作，参与境外服务商和品牌商合作对接全流程； 2.负责开放平台需求评审、技术方案设计、核心功能开发，确保需求高质量按时交付； 3.持续挖掘AI in Product机会点，给服务商提供智能好用的AI工具，提升对接效率； 4.深度参与AI Coding / Agent研发模式在业务中的落地实践，推动团队研发范式升级、研发效率提升。
1. 负责 Keeta 外卖供给方向核心系统建设，涵盖商家、合约、结算等关键业务模块，支撑境外业务在多国家和地区的持续拓展； 2. 深度参与 AI Coding / Agent 研发模式在业务中的落地实践，推动团队全栈化转型与研发效率提升； 3. 负责复杂业务系统的架构设计与演进，持续推进系统在性能、稳定性、可扩展性等方面的优化； 4. 作为项目或系统负责人，独立主导端到端工程交付，在 AI Coding / Agent SDLC 模式下推动跨角色协同，确保项目高质量落地。
1. AutoResearch能力建设：推动算法研究流程的自动化与智能化，探索AutoResearch框架，实现从数据探索、特征发现、模型选型、超参搜索到实验评估的全链路自动化。利用LLM辅助文献调研与技术方案生成，加速从研究假设到实验验证的迭代周期，提升团队算法创新效率。探索AI Agent驱动的自动实验设计与模型迭代范式。 2. 实时调度优化：负责Keeta实时调度系统中关键模型的建模与优化，针对即时配送实时调度问题存在的多目标、不确定性、动态性与超大规模等特点，综合使用机器学习、深度学习、强化学习、因果推断等技术手段进行多场景联合优化，持续创新迭代，提升人单匹配决策质量。建模方向包括但不限于：ETA预估、路径规划和时间预估、供需预测、转化预估、订单难度及接单意愿刻画、定价、骑手活动优化等。 3. 归因体系建设：基于LLM Agent构建智能归因分析框架，设计多Agent协作的归因分析链路，通过Agent自主调度数据查询、指标拆解、异常定位、因子分析等环节，实现对业务指标变化的自动化归因与根因定位。将LLM的分析推理能力与业务数据体系深度结合，驱动业务决策从"经验判断"升级为"AI智能归因"。 4. AI Coding与工程效能提升：运用AI Coding工具（如Copilot、Cursor、Claude Code等）提升算法工程化效率，推动团队AI辅助编程实践。将大模型能力融入特征工程、模型训练、评测分析等日常开发流程，建设智能化算法开发工具链，实现代码生成、自动化测试、模型调试等环节的AI提效。探索并落地LLM辅助的算法代码审查与优化建议系统。 5. 颠覆式创新：针对即时配送领域特点，颠覆创新传统供应链物流技术体系，探索即时配送履约新模式，结合AI前沿技术（如多智能体协同、世界模型等）提升降本增效天花板