美团无人车财务BP（资产管理方向）
任职要求
1、大学本科及以上学历，财务相关专业，具备财务BP经验。
2、工作细致、严谨，具备独立思考和判断能力，具备优秀的分析能力，具备自驱的学习能力。
3…工作职责
1、负责无人车业务资产相关的财务预算、预测和分析等相关财务管理工作，为业务决策提供财务支持。 2、负责资产整个生命周期链路的管理，含业务支持和成本管控。 3、负责资产维修、保养、配置等方面的管理，协助业务提高资产利用效率和运营效率。 3、负责资产处置策略和价格管理，提高资产处置效率和收益。 4、AI工具应用，主动将AI工具融入日常工作，使用Agent优化提效和增加产出，例如：工作流优化、数据处理与分析、报表/看板搭建、测算/分析模型搭建、项目管理、知识库建设。
1. 负责具身智能系统的伺服控制算法设计与开发，包括位置、速度、力矩控制等； 2. 结合动力学建模与传感器反馈，优化高精度、低延迟的实时控制算法； 3. 研究并实现自适应控制、鲁棒控制、模型预测控制（MPC）等先进算法，提升系统动态响应与抗干扰能力； 4. 与硬件团队协作，完成控制算法在嵌入式平台（如DSP、FPGA、ROS等）的部署与性能调优； 5. 设计仿真与实验验证方案，分析系统性能并持续优化算法； 6. 跟踪前沿技术（如强化学习、仿生控制、多模态感知融合等），探索其在伺服控制中的应用。
1. 路径规划 ‒ 开发适用于多种场景（如机器人导航、自动驾驶、无人机等）的路径规划算法； ‒ 实现经典和前沿的全局及局部路径规划方法（如 A*、Dijkstra、RRT、DWA 等），优化路径规划的效率和鲁棒性； ‒ 处理动态环境中的路径生成和调整，解决复杂场景下的避障问题。 2. 行动决策 ‒ 研究并实现具身智能体的行动决策算法，设计任务分解和行为选择的逻辑； ‒ 基于行为树（Behavior Tree）、有限状态机（FSM）等方法，构建模块化的决策框架； ‒ 开发多智能体协作与竞争的行动决策模型，支持复杂交互任务的执行。 3. 强化学习（Reinforcement Learning，RL） ‒ 针对具身智能场景（如机械臂控制、机器人动态避障、导航等），设计强化学习的 reward 函数和训练策略； ‒ 实现主流深度强化学习算法（如 DQN、DDPG、PPO、SAC 等），解决高维连续控制与探索问题； ‒ 优化强化学习模型的收敛速度和鲁棒性，提升算法在实际场景中的表现。 4. 模仿学习（Imitation Learning，IL） ‒ 通过专家示范数据（如轨迹、动作序列）训练智能体，实现模仿人类/智能体行为； ‒ 应用行为克隆（Behavior Cloning, BC）、逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）等技术解决稀疏奖励问题； ‒ 结合模仿学习与强化学习，提升智能体在复杂任务中的学习和泛化能力。 5. 算法优化与工程实现 ‒ 优化算法的计算效率和资源占用，适配实时性要求 ；‒ 在仿真环境（如 Gazebo、PyBullet、Mujoco 等）和真实设备中验证算法性能； ‒ 配合嵌入式团队完成算法在终端设备上的部署与优化。 6. 技术研究与创新 ‒ 跟踪具身智能领域的前沿算法进展，探索新技术的实际应用； ‒ 研究多模态感知与决策（如视觉、语音、触觉）的融合方法，提升智能体的环境理解与行动能力； ‒ 参与长期自主学习、在线学习和自适应学习系统的设计与开发。
部门介绍：云智能集团承载着阿里巴巴集团在高科技领域的核心技术和业务创新，致力于构建数字经济时代的企业级云计算服务平台，并且在全球范围内提供领先的技术解决方案和服务，具备超大业务规模以及最复杂的企业级云计算服务。 云智能集团SRE团队的使命是保障云智能集团生产环境的稳定性以及企业级云计算数据可靠性，服务连续性。如何保障云上客户的业务连续运行以及不止于99.99%的可用性，是我们面临的巨大挑战。 云智能集团SRE团队的目标是建立技术和管理结合的体系化稳定性保障体系，包括但不局限于： 1.制定稳定性规范和度量，如涵盖健壮性架构、研发质量、发布变更、生产环境运行管理等方面，把稳定性贯彻到阿里云技术研发体系 2.推动开展稳定性架构治理重大战役，如全栈容灾，变更灰度，应急1-5-10，资损防控等战役，将稳定性风险快速持续收敛 3.构建稳定性技术中台，无人值守变更，红蓝攻防，应急协同，风险隐患巡检，监控发现等方面建设平台化能力，让稳定性工程更简单 4.应急处置生产环境故障，应急响应，处置协同，故障定位，故障恢复，故障复盘改进 5.通过技术和服务全方位保障客户业务的大型活动稳定性保障，如淘天集团双11，亚运会、奥运会以及客户业务关键期保障 6.该职位涉及值班响应的职责，在服务级别协议（SLA）时间内做出对客响应，推动客户问题的解决，改善客户体验 岗位职责： 1、技术洞察和问题定义 •洞察领域发展方向，熟悉技术标准和前沿进展，跟踪关键竞对的技术和方法。 •结合产品现状提出待解决的问题，理解业务目标并分解到技术产品待解决问题中。 2、架构规划 •对所在领域业务进行架构抽象，建立整体业务领域模型。 •制定系统整体架构规划和技术路线图，确定系统目标和方向，综合考虑应用架构、数据架构、关键技术选型、部署架构等多方面因素，确保系统整体质量。 3、架构设计 •设计架构方案，包括系统组件、模块间的关系、接口、数据流和数据结构、基础设施等，保障系统的安全性、稳定性、易扩展、易维护和性能。 •把握业务全链路技术方案设计，确保技术可实现性、易用性，无重大风险。 •拆解工作，把复杂目标拆成一系列可以落到具体团队或个人的工作。 4、架构落地 •识别优先级、明确目标步骤和应急方案，保障架构实施落地和用户体验。 •梳理关键技术难点，指导开发团队进行突破和攻关，对开发过程进行监督和管理。 •负责部分核心代码编写，虚实结合，做好架构管理。 5、架构治理和演进 •制定架构的原则、规范与治理机制，并且落实到具体的项目研发中。 •负责架构管控，参与领域的重大架构决策，管控架构变更。 •识别不合理业务和架构设计，定期评估架构成熟度。 •基于业务需求和技术演进目标，指导开发团队对系统进行优化和扩展、解决技术债务，推动架构持续演进。 6、技术沉淀和赋能 •团队技术架构分享、技术文档和架构规范沉淀、学习引入新技术，赋能开发团队的技术成长，做好知识传承。
1、对接游戏项目需求，负责技术方案的设计和实现，不断迭代和优化项目效果； 2、持续改进算法和框架，开发和完善通用框架和SDK工具，提升游戏AI开发效率。