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美团
美团骑行算法团队，负责整个骑行事业部的人工智能算法研发。这里有海量 IoT、线上及线下数据，新颖的算法场景，复杂且具有挑战性的业务问题，主要工作包括自适应任务打包，运筹调度与分配，人力/资金成本优化，用户行为预测，时空地理挖掘等。通过探索城市用户空间行为模式与人地关系，针对海量数据的用户短途出行，建立各类多目标优化模型，以达到提升各城市运营效率，减少资金损失，降低运营成本之目的。同时，利用时空环境数据和 IoT 数据，将智能模型与线上/线下业务结合，优化全链路、降本增效，也逐渐地成为未来互联网及 AI 应用越来越重要的方向。
无论是搜索广告推荐，还是图像、自然语言处理、数据科学或运筹优化等技术方向，都能发现其在骑行业务中的应用场景，算法策略作为核心，将影响着数百个城市车辆的运作效率，为数亿用户的出行做出重要贡献！
算法工程师
坐标：北京
岗位职责
1. 负责美团骑行资产治理业务，通过算法提升美团骑行各环节效率：具体工作包括但不限于资产效率、资产保全、时空挖掘、智能调度、动态定价等；
2. 深耕业务特点和骑行场景，从业务中抽象问题，并选择合适的算法解决问题，探索难样本学习、C 端需求预测、多目标优化、图神经网络等算法落地； 
3. 与业务、产品团队密切合作，支撑支持美团骑行业务。
岗位要求
1. 计算机、数学、运筹学等相关专业硕士及以上学历，3 年以上算法应用研究经验； 
2. 在机器/深度学习、搜索/推荐、运筹优化 或 概率推断等领域有较好的项目经验或学术积累； 
3. 熟练掌握大数据处理技术，有使用 Hadoop/Hive/Spark 等分析海量数据的能力和经验，熟悉常用的算法工具和框架包括 XGBoost、TensorFlow/PyTorch、OR-Tools 等； 
4. 良好的沟通、自我驱动力及团队合作精神，有与产品运营、服务开发、数据开发等多方密切协作的经验，驱动协调多团队共同达成目标。
具备以下优先
1. 有复杂业务场景下全链路业务建模、算法研发经验的优先； 
2. 在 Kaggle 等平台中取得机器学习/深度学习等竞赛排名靠前的优先。
 申请方式 
📪[email protected]
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