美团(meituan)招聘AI Builder/算法工程专家
招聘职位：
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部门介绍：
美团的使命是“帮大家吃得更好，生活更好”，公司聚焦“零售 + 科技”战略，和广大商户与各类合作伙伴一起，努力为消费者提供品质生活，推动商品零售和服务零售在需求侧和供给侧的数字化转型。
2018年9月20日，美团正式在港交所挂牌上市。美团将始终坚持以客户为中心，不断加大在科技研发方面的投入，更好承担社会责任，更多创造社会价值，与广大合作伙伴一起发展共赢。
岗位职责：
1. 预测模型工程化：配合算法同学将需求预测、供应链智能预测、用户行为预测等预测模型高效落地为生产系统；承担从数据流水线（Spark/Hive SQL 离线特征、Flink/Kafka 实时特征）、时序特征工程、模型训练（分布式训练 DDP/DeepSpeed、混合精度 AMP）到在线推理服务的全链路工程实现；构建预测结果的自动化监控与反馈闭环，确保预测精度在复杂业务场景（节假日效应、促销扰动、外部冲击等）下持续稳定；
2. 最优化模型工程化：将运筹优化、定价策略、库存调度、资源分配等优化算法落地为可靠的线上决策系统；构建求解器服务（OR-Tools / Gurobi / CPLEX 等）的工程封装与调度框架，实现大规模组合优化问题的高效在线求解；设计优化模型与预测模型的联合决策流水线，支撑供应链全链路的降本增效；
3. AI Agent 应用工程化：负责企业级 AI Agent 系统的工程化建设，包括生产级 RAG 系统（向量数据库选型 Milvus/Faiss、混合检索稀疏+稠密、Reranker 重排序、动态知识更新）、Multi-Agent 协作框架搭建（工具调用 Function Calling、动态任务规划、长期 Memory 管理、多步推理与反思机制）、Agent 评测体系（成功率/效率/鲁棒性指标设计与自动化评测流水线）；推动 Agent 在自动化决策、代操作等业务场景的规模化落地；
4. AIOps 与智能运维：建设算法系统的智能化运维能力——基于日志/指标/链路追踪数据构建异常检测与根因分析模型，实现算法服务故障的自动发现与快速定位；搭建推理服务的自动扩缩容与智能调度系统（基于负载预测的弹性伸缩、GPU 资源利用率优化、多模型混部调度）；构建模型推理性能的持续优化体系（模型量化 INT8/INT4/GPTQ/AWQ、知识蒸馏、算子优化、Continuous Batching），在延迟（P99 级别）、吞吐与资源成本之间取得最优平衡；
5. LLM 训练与微调工程化：负责大模型训练基础设施建设，包括 SFT/RLHF/DPO 训练流水线搭建、参数高效微调（LoRA/QLoRA/Adapter）框架集成、高质量数据工程（数据清洗/去重/配比/标注流水线）、训练资源管理（GPU 集群调度、分布式训练框架 DeepSpeed/Megatron-LM/FSDP 选型与适配）；沉淀私域知识及 Agent 工作流，构建数字员工实践 AI at work 提效。
任职要求：
1. 计算机科学、软件工程、数学、统计、运筹学或相关专业本科及以上学历，5 年以上与算法团队紧密配合、共同构建机器学习/深度学习/最优化系统的工程经验；
2. 扎实的系统工程能力：精通 Python、Java、C++ 或 Go 中至少两门语言；具备优秀的系统设计能力，能独立完成高并发、低延迟在线服务的架构设计与实现；具备良好的代码工程质量意识（单元测试、日志规范、异常处理、CI/CD）；
3. 预测与最优化模型工程经验：熟悉机器学习模型训练全流程（数据探索、特征工程、模型训练、离线评估、在线 A/B 验证、上线部署）；有时序预测模型（DeepAR/TFT/N-BEATS 等）或优化求解器（OR-Tools/Gurobi/CPLEX）的工程落地经验；理解常用模型（LR、GBDT、DeepFM、DIN、Transformer 等）的原理与工程实现；
4. 大数据技术栈：熟练使用 Hadoop、Spark/PySpark 处理 TB+ 级数据，掌握 Flink 实时流处理基本能力；有特征平台或数据流水线建设经验；熟练使用 SQL 进行复杂数据分析；
5. MLOps 工程经验：有模型生命周期管理、自动化训练流水线、模型监控与告警、数据质量治理等方面的实战经验；了解主流 MLOps 、AIOps、AutoResearch工具栈；
6. 模型推理与部署：了解分布式训练技术（DDP、DeepSpeed ZeRO 等）；了解模型推理优化技术（TensorRT / ONNX Runtime / vLLM 等）、模型压缩（量化/蒸馏/剪枝）以及在线 serving 架构设计；
7. 具备出色的跨团队沟通与推动能力，能在算法研究与工程落地之间架起桥梁，用数据和实验结果影响技术决策，推动项目高效交付。
岗位亮点：
1. 算法 × 工程的复合成长路径：不是纯做架构、也不是纯做算法，而是在两者交汇处创造大价值——既懂模型又能 build 系统的 AI Builder，是当前市场最稀缺的人才；你将成为算法同学最信赖的工程搭档，共同构建算法体系；
2. 三大核心场景深度实践：在预测模型（需求预测、用户行为预测）、最优化模型（定价/库存/调度）、AI Agent（LLM Wiki、RAG、自动化决策、代操作）三大方向深度积累，形成稀缺的复合能力壁垒；
3. MLOps + AIOps 前沿探索：从模型全生命周期治理到算法服务智能运维，构建业界一流的算法工程化能力，让算法迭代更快、系统运行更稳、资源成本更低；
4. 大模型落地前沿：深度参与 RAG、Agent、模型微调、推理优化等大模型工程化的完整链路，积累从实验到规模化生产的一手经验；
5. 高速成长的团队：技术氛围浓厚，鼓励工程创新与技术分享，有机会成长为兼具算法理解与系统架构能力的技术专家，在团队内外建立深度技术影响力。
美团的使命是“帮大家吃得更好，生活更好”，公司聚焦“零售 + 科技”战略，和广大商户与各类合作伙伴一起，努力为消费者提供品质生活，推动商品零售和服务零售在需求侧和供给侧的数字化转型。
2018年9月20日，美团正式在港交所挂牌上市。美团将始终坚持以客户为中心，不断加大在科技研发方面的投入，更好承担社会责任，更多创造社会价值，与广大合作伙伴一起发展共赢。
岗位职责：
1. 预测模型工程化：配合算法同学将需求预测、供应链智能预测、用户行为预测等预测模型高效落地为生产系统；承担从数据流水线（Spark/Hive SQL 离线特征、Flink/Kafka 实时特征）、时序特征工程、模型训练（分布式训练 DDP/DeepSpeed、混合精度 AMP）到在线推理服务的全链路工程实现；构建预测结果的自动化监控与反馈闭环，确保预测精度在复杂业务场景（节假日效应、促销扰动、外部冲击等）下持续稳定；
2. 最优化模型工程化：将运筹优化、定价策略、库存调度、资源分配等优化算法落地为可靠的线上决策系统；构建求解器服务（OR-Tools / Gurobi / CPLEX 等）的工程封装与调度框架，实现大规模组合优化问题的高效在线求解；设计优化模型与预测模型的联合决策流水线，支撑供应链全链路的降本增效；
3. AI Agent 应用工程化：负责企业级 AI Agent 系统的工程化建设，包括生产级 RAG 系统（向量数据库选型 Milvus/Faiss、混合检索稀疏+稠密、Reranker 重排序、动态知识更新）、Multi-Agent 协作框架搭建（工具调用 Function Calling、动态任务规划、长期 Memory 管理、多步推理与反思机制）、Agent 评测体系（成功率/效率/鲁棒性指标设计与自动化评测流水线）；推动 Agent 在自动化决策、代操作等业务场景的规模化落地；
4. AIOps 与智能运维：建设算法系统的智能化运维能力——基于日志/指标/链路追踪数据构建异常检测与根因分析模型，实现算法服务故障的自动发现与快速定位；搭建推理服务的自动扩缩容与智能调度系统（基于负载预测的弹性伸缩、GPU 资源利用率优化、多模型混部调度）；构建模型推理性能的持续优化体系（模型量化 INT8/INT4/GPTQ/AWQ、知识蒸馏、算子优化、Continuous Batching），在延迟（P99 级别）、吞吐与资源成本之间取得最优平衡；
5. LLM 训练与微调工程化：负责大模型训练基础设施建设，包括 SFT/RLHF/DPO 训练流水线搭建、参数高效微调（LoRA/QLoRA/Adapter）框架集成、高质量数据工程（数据清洗/去重/配比/标注流水线）、训练资源管理（GPU 集群调度、分布式训练框架 DeepSpeed/Megatron-LM/FSDP 选型与适配）；沉淀私域知识及 Agent 工作流，构建数字员工实践 AI at work 提效。
任职要求：
1. 计算机科学、软件工程、数学、统计、运筹学或相关专业本科及以上学历，5 年以上与算法团队紧密配合、共同构建机器学习/深度学习/最优化系统的工程经验；
2. 扎实的系统工程能力：精通 Python、Java、C++ 或 Go 中至少两门语言；具备优秀的系统设计能力，能独立完成高并发、低延迟在线服务的架构设计与实现；具备良好的代码工程质量意识（单元测试、日志规范、异常处理、CI/CD）；
3. 预测与最优化模型工程经验：熟悉机器学习模型训练全流程（数据探索、特征工程、模型训练、离线评估、在线 A/B 验证、上线部署）；有时序预测模型（DeepAR/TFT/N-BEATS 等）或优化求解器（OR-Tools/Gurobi/CPLEX）的工程落地经验；理解常用模型（LR、GBDT、DeepFM、DIN、Transformer 等）的原理与工程实现；
4. 大数据技术栈：熟练使用 Hadoop、Spark/PySpark 处理 TB+ 级数据，掌握 Flink 实时流处理基本能力；有特征平台或数据流水线建设经验；熟练使用 SQL 进行复杂数据分析；
5. MLOps 工程经验：有模型生命周期管理、自动化训练流水线、模型监控与告警、数据质量治理等方面的实战经验；了解主流 MLOps 、AIOps、AutoResearch工具栈；
6. 模型推理与部署：了解分布式训练技术（DDP、DeepSpeed ZeRO 等）；了解模型推理优化技术（TensorRT / ONNX Runtime / vLLM 等）、模型压缩（量化/蒸馏/剪枝）以及在线 serving 架构设计；
7. 具备出色的跨团队沟通与推动能力，能在算法研究与工程落地之间架起桥梁，用数据和实验结果影响技术决策，推动项目高效交付。
岗位亮点：
1. 算法 × 工程的复合成长路径：不是纯做架构、也不是纯做算法，而是在两者交汇处创造大价值——既懂模型又能 build 系统的 AI Builder，是当前市场最稀缺的人才；你将成为算法同学最信赖的工程搭档，共同构建算法体系；
2. 三大核心场景深度实践：在预测模型（需求预测、用户行为预测）、最优化模型（定价/库存/调度）、AI Agent（LLM Wiki、RAG、自动化决策、代操作）三大方向深度积累，形成稀缺的复合能力壁垒；
3. MLOps + AIOps 前沿探索：从模型全生命周期治理到算法服务智能运维，构建业界一流的算法工程化能力，让算法迭代更快、系统运行更稳、资源成本更低；
4. 大模型落地前沿：深度参与 RAG、Agent、模型微调、推理优化等大模型工程化的完整链路，积累从实验到规模化生产的一手经验；
5. 高速成长的团队：技术氛围浓厚，鼓励工程创新与技术分享，有机会成长为兼具算法理解与系统架构能力的技术专家，在团队内外建立深度技术影响力。
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