京东LBS算法工程师
任职要求
1.具备扎实的算法设计和开发能力，能够掌握搜推、NLP、深度学习、知识图谱、大模型、多模态等至少一种能力； 2.具有优秀的问题分析和抽象能力，对解决挑战性问题充满激情，具有良好的沟通能力，重视团队合作； 3. 有参与地图、本地生活、LBS业务经验，具备地址文本、定位轨迹、图像、用户行为等多源资料处理经验优先考虑。 符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。
工作职责
1. 参与/负责京东本地生活业务的LBS算法能力建设，包括：定位驻留、地址能力、POI/AOI/楼栋/道路等地图资产的规模化，构建统一且高效的地图数据能力，有效支撑在外卖、酒旅、团购、配送等业务需求； 2.基于业务的快速发展，能够设计合理的算法方案并完成算法功能开发，和产品、工程协作完成功能上线和持续优化； 3. 持续跟进前沿技术包括不限于大模型/多模态/推理等，定制化应用到LBS业务场景，保持行业技术领先性。
1. 负责核心机器学习、深度学习的技术攻关，并编写/指导编写数据挖掘产品的核心代码，和产品组配合完成模型质量的评测并上线，持续进行业务效果闭环优化； 2. 可以基于开源LLM以及多模态大模型，通过SFT、COT、Prompt优化等技术持续优化大模型应用能力；可制定依赖RAG的Agent智能体构建，实现算法效果提升； 3. 基于大规模异构资料（文本、图像、位置）等多种模态资料进行大模型的预训练，构建属于POI业务特色的预训练模型，以及子任务应用和RLHF等闭环优化； 4. 运用机器学习、深度学习、大模型、Agent等AI算法，改善POI数据质量以提升亿级别用户的出行和信息体验。
1.深入分析无人运营各流程环节，建设自动化工具和智能算法，提升运营效率。 2.利用美团全域数据对各区域无人机需求进行预测，对机场可行性进行判断，并据此建立机场选址模型，设计航网结构。 3.对无人机运营的整体计划和各关键环节进行仿真建模，测算不同颗粒度的运营效率，为关键决策提供支撑。
1. 参与/负责京东本地生活业务的LBS算法能力建设，包括：定位驻留、地址能力、POI/AOI/楼栋/道路等地图资产的规模化，构建统一且高效的地图数据能力，有效支撑在外卖、酒旅、团购、配送等业务需求； 2.基于业务的快速发展，能够设计合理的算法方案并完成算法功能开发，和产品、工程协作完成功能上线和持续优化； 3. 持续跟进前沿技术包括不限于大模型/多模态/推理等，定制化应用到LBS业务场景，保持行业技术领先性。
-基于海量LBS数据和百度AI技术，优化百度地图搜索体验、商业搜索、商业推荐ctr、cvr等核心引擎的效果 -负责百度地图本地生活酒店、美食、中商户的推广引擎策略迭代，通过算法、策略途径提升地图上的交易用户规模和商业收入 -能够带领算法团队完成关键的技术攻坚和算法设计，把握好算法迭代优化的思路和方向 -能够独立负责一到两个有挑战的算法topic的落地