美团(meituan)招聘【转正实习】智能决策算法工程师
招聘职位：
【转正实习】智能决策算法工程师 搜索同类职位
岗位职责：
设计适配用户、商家、骑手、平台的4方平台分配机制和算法，提升日均6000万订单的履约体验，优化500万骑手的效率和收入。具体职责如下：
1.探索万人万单的超大规模匹配算法：针对调度系统内多样的调度决策行为进行分析，包括但不限于过滤、压单、指派、推荐、改派等，基于模仿学习、强化学习等方法对已有的调度决策行为端到端建模，提升调度效果；
2. 设计平台多角色多目标的决策机制：针对调度分单的平台属性，探索场景化的模型预测和多目标决策能力，提升调度决策系统针对不同场景多目标帕累托优化能力；
3. 构建针对海量骑手和商家行为数据的超大模型：基于海量骑手的接单、路线规划、取餐和交付数据，以及商家不同场景下的出餐行为数据，构建适配调度的全链路商家、骑手行为模型能力，为决策提供精准信息。全链路商家、骑手行为模型能力，为决策提供精准信息。
任职要求：
1.优秀的发现问题、调研和创新能力，有决策智能相关论文发表候选人优先；
2.优秀的解决问题和动手落地能力，有在kaggle、topCoder、ACM等比赛中有优秀成绩的候选人优先，github有完整项目经历，或者参与知名开源项目候选人优先；
3.具备好奇心，拥有通过技术驱动创新的抱负。
岗位亮点
1. 核心的业务场景：全球最大规模即时业务(外卖、闪购、买药等)能够运转的基石，直接影响百万骑手收入和上亿用户体验；
2. 极富挑战的技术问题：接触最前沿的调度决策体系，基于调度大规模、强不确定性、高实时性要求，进行最前沿的端到端调度决策研究，业务影响力与研究深度并重；
3. 顶尖的团队水平：团队氛围好、研究实力强，团队工作入选2023年Franz Edelman奖（被广泛誉为工业工程界的“诺贝尔奖”），发表多篇顶会论文，在行业内具有国际领先水平；
4. 完善的培养机制：会安排高水平的mentor进行指导，注重业务和技术上并重的培养方式，高质量的内外部交流分享机会。
设计适配用户、商家、骑手、平台的4方平台分配机制和算法，提升日均6000万订单的履约体验，优化500万骑手的效率和收入。具体职责如下：
1.探索万人万单的超大规模匹配算法：针对调度系统内多样的调度决策行为进行分析，包括但不限于过滤、压单、指派、推荐、改派等，基于模仿学习、强化学习等方法对已有的调度决策行为端到端建模，提升调度效果；
2. 设计平台多角色多目标的决策机制：针对调度分单的平台属性，探索场景化的模型预测和多目标决策能力，提升调度决策系统针对不同场景多目标帕累托优化能力；
3. 构建针对海量骑手和商家行为数据的超大模型：基于海量骑手的接单、路线规划、取餐和交付数据，以及商家不同场景下的出餐行为数据，构建适配调度的全链路商家、骑手行为模型能力，为决策提供精准信息。全链路商家、骑手行为模型能力，为决策提供精准信息。
任职要求：
1.优秀的发现问题、调研和创新能力，有决策智能相关论文发表候选人优先；
2.优秀的解决问题和动手落地能力，有在kaggle、topCoder、ACM等比赛中有优秀成绩的候选人优先，github有完整项目经历，或者参与知名开源项目候选人优先；
3.具备好奇心，拥有通过技术驱动创新的抱负。
岗位亮点
1. 核心的业务场景：全球最大规模即时业务(外卖、闪购、买药等)能够运转的基石，直接影响百万骑手收入和上亿用户体验；
2. 极富挑战的技术问题：接触最前沿的调度决策体系，基于调度大规模、强不确定性、高实时性要求，进行最前沿的端到端调度决策研究，业务影响力与研究深度并重；
3. 顶尖的团队水平：团队氛围好、研究实力强，团队工作入选2023年Franz Edelman奖（被广泛誉为工业工程界的“诺贝尔奖”），发表多篇顶会论文，在行业内具有国际领先水平；
4. 完善的培养机制：会安排高水平的mentor进行指导，注重业务和技术上并重的培养方式，高质量的内外部交流分享机会。
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