主分类：通用算法研发（其他方向）
辅助：大模型与生成式算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "美团金服-金融图谱大模型算法专家",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"requirements_text": "1、熟练掌握机器学习和知识图谱相关基础理论和方法，精通C/C++/Java/Python/Scala中至少一种语言编程，有使用相关算法解决实际问题的经验，具备较好的工程实现能力。\n2、精通大模型基础知识如RLHF、Long Context、RAG、Agent等，有实际的大模型落地经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
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"Scala",
"机器学习",
"知识图谱",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "1、参与亿级节点、百亿级边的超大规模图谱与大模型项目，直面高复杂度、高挑战性的真实业务场景，迅速提升技术深度与业务理解力。\n2、与业务紧密合作，拥有跨团队、跨领域协作机会，深度参与从0到1的AI产品创新与落地全过程，积累一线AI工程与算法实战经验。\n3、重视人才培养和个人发展，定期组织技术交流、内部培训、行业沙龙，助力员工持续成长。"
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"fulltext": "美团金服-金融图谱大模型算法专家\n美团金服-金融图谱大模型算法专家\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\n部门：金融服务平台\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-08-07\n\n岗位职责\n1、结合AI技术，推动金融知识图谱在风控、营销等业务场景的落地与创新。借助大型语言模型（LLM）、图神经网络（GNN）、图挖掘等技术，实现数据资产的智能挖掘、动态更新和高维关系建模，提升金融业务的风险防控和营销增长能力。\n2、主导AI在业务场景的应用，包括模型微调、偏好对齐、知识增强、AIGC应用，将AI能力深度嵌入金融业务流程。\n3、与产品、研发、算法团队紧密协作，协同推进AI at work 提效，赋能金融业务全流程智能化。\n\n岗位基本要求\n1、熟练掌握机器学习和知识图谱相关基础理论和方法，精通C/C++/Java/Python/Scala中至少一种语言编程，有使用相关算法解决实际问题的经验，具备较好的工程实现能力。\n2、精通大模型基础知识如RLHF、Long Context、RAG、Agent等，有实际的大模型落地经验。\n\n岗位亮点\n1、参与亿级节点、百亿级边的超大规模图谱与大模型项目，直面高复杂度、高挑战性的真实业务场景，迅速提升技术深度与业务理解力。\n2、与业务紧密合作，拥有跨团队、跨领域协作机会，深度参与从0到1的AI产品创新与落地全过程，积累一线AI工程与算法实战经验。\n3、重视人才培养和个人发展，定期组织技术交流、内部培训、行业沙龙，助力员工持续成长。\n1、结合AI技术，推动金融知识图谱在风控、营销等业务场景的落地与创新。借助大型语言模型（LLM）、图神经网络（GNN）、图挖掘等技术，实现数据资产的智能挖掘、动态更新和高维关系建模，提升金融业务的风险防控和营销增长能力。\n2、主导AI在业务场景的应用，包括模型微调、偏好对齐、知识增强、AIGC应用，将AI能力深度嵌入金融业务流程。\n3、与产品、研发、算法团队紧密协作，协同推进AI at work 提效，赋能金融业务全流程智能化。\n1、熟练掌握机器学习和知识图谱相关基础理论和方法，精通C/C++/Java/Python/Scala中至少一种语言编程，有使用相关算法解决实际问题的经验，具备较好的工程实现能力。\n2、精通大模型基础知识如RLHF、Long Context、RAG、Agent等，有实际的大模型落地经验。",
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