美团(meituan)招聘资产方向算法工程师
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.负责美团骑行资产管理核心业务中的关键算法链路设计与落地,包括但不限于基于图像识别与多模态大模型的车辆故障识别、资产全生命周期预测、故障智能派单与调度优化等。
2.构建骑行资产智能感知与决策算法体系,综合运用机器学习、深度学习、多模态大模型及运筹优化技术,提升故障识别准确率与资产运营效率,驱动资产利用率提升与运维成本优化。
3.与资产运营、硬件、产品团队紧密协作,从海量车辆物联数据、运维工单数据与用户报障数据中抽象问题并进行建模优化,推动从故障感知、诊断预测到工单调度的全链路解决方案落地。
4.结合多模态大模型、计算机视觉等前沿技术与业界实践,解决骑行资产管理中的"识别、履约、审核"核心难题:车辆故障的精准识别与分级、资产健康度与剩余寿命预测、故障工单的最优派发路径规划;探索并推动大模型在故障诊断推理、运维策略生成等场景的应用落地,提升研发与运营效率。
5.负责核心算法模块的技术方案设计与代码落地,持续跟踪前沿技术进展,推动技术迭代与业务指标提升。
任职要求:
岗位基本需求
1.计算机、数学、自动化等相关专业,在计算机视觉、多模态大模型、运筹优化、大数据处理等至少一个技术方向有3年以上研发经验。
2.熟悉资产智能管理算法体系,对面向设备故障识别、寿命预测、调度优化的图像分类与目标检测、多模态融合推理、运筹优化建模等有较深厚的认知积累。
3.具备较强的跨团队合作意识与沟通能力,能高效协同业务方推动核心算法模块的落地与迭代。
4.对多模态大模型/生成式AI的发展趋势保持敏感,具备相关的探索意愿或落地经验。
5.具备较强的业务指标敏感度,能够将技术指标与核心业务指标深度关联并实现共赢。
具备以下者优先
1.有千万级以上资产管理或IoT设备运营场景的算法落地经验,覆盖状态感知、故障诊断、寿命预测、调度优化的全过程算法触点场景。
2.有多模态大模型在工业质检、设备运维等实际业务场景中的落地经验,熟悉大模型微调、视觉语言模型应用者优先。
3.熟悉运筹优化与路径规划算法,有大规模调度系统设计与优化经验,了解车辆路由问题(VRP)及启发式求解方法者优先。
岗位亮点:
1.业务规模大:百万级骑行资产、日均千万级运维数据,覆盖故障感知、健康预测、智能派单的全过程算法触点场景,技术落地与业务闭环紧密。
2.技术纵深广:融合计算机视觉、多模态大模型、运筹优化、大数据等多技术栈,技术挑战丰富,从感知识别到决策优化的完整算法链路均有深入探索空间。
3.战略级定位:深度参与公司核心资产运营效率提升的关键方向,目标空间大,协同资源丰富,个人业务与技术成长路径清晰。
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.负责美团骑行资产管理核心业务中的关键算法链路设计与落地,包括但不限于基于图像识别与多模态大模型的车辆故障识别、资产全生命周期预测、故障智能派单与调度优化等。
2.构建骑行资产智能感知与决策算法体系,综合运用机器学习、深度学习、多模态大模型及运筹优化技术,提升故障识别准确率与资产运营效率,驱动资产利用率提升与运维成本优化。
3.与资产运营、硬件、产品团队紧密协作,从海量车辆物联数据、运维工单数据与用户报障数据中抽象问题并进行建模优化,推动从故障感知、诊断预测到工单调度的全链路解决方案落地。
4.结合多模态大模型、计算机视觉等前沿技术与业界实践,解决骑行资产管理中的"识别、履约、审核"核心难题:车辆故障的精准识别与分级、资产健康度与剩余寿命预测、故障工单的最优派发路径规划;探索并推动大模型在故障诊断推理、运维策略生成等场景的应用落地,提升研发与运营效率。
5.负责核心算法模块的技术方案设计与代码落地,持续跟踪前沿技术进展,推动技术迭代与业务指标提升。
任职要求:
岗位基本需求
1.计算机、数学、自动化等相关专业,在计算机视觉、多模态大模型、运筹优化、大数据处理等至少一个技术方向有3年以上研发经验。
2.熟悉资产智能管理算法体系,对面向设备故障识别、寿命预测、调度优化的图像分类与目标检测、多模态融合推理、运筹优化建模等有较深厚的认知积累。
3.具备较强的跨团队合作意识与沟通能力,能高效协同业务方推动核心算法模块的落地与迭代。
4.对多模态大模型/生成式AI的发展趋势保持敏感,具备相关的探索意愿或落地经验。
5.具备较强的业务指标敏感度,能够将技术指标与核心业务指标深度关联并实现共赢。
具备以下者优先
1.有千万级以上资产管理或IoT设备运营场景的算法落地经验,覆盖状态感知、故障诊断、寿命预测、调度优化的全过程算法触点场景。
2.有多模态大模型在工业质检、设备运维等实际业务场景中的落地经验,熟悉大模型微调、视觉语言模型应用者优先。
3.熟悉运筹优化与路径规划算法,有大规模调度系统设计与优化经验,了解车辆路由问题(VRP)及启发式求解方法者优先。
岗位亮点:
1.业务规模大:百万级骑行资产、日均千万级运维数据,覆盖故障感知、健康预测、智能派单的全过程算法触点场景,技术落地与业务闭环紧密。
2.技术纵深广:融合计算机视觉、多模态大模型、运筹优化、大数据等多技术栈,技术挑战丰富,从感知识别到决策优化的完整算法链路均有深入探索空间。
3.战略级定位:深度参与公司核心资产运营效率提升的关键方向,目标空间大,协同资源丰富,个人业务与技术成长路径清晰。
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