主分类：后端与业务系统研发
辅助：项目与项目群管理（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": "调度系统专家",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-业务研发平台",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "meituan.com",
"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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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "架构治理：\n对配送调度核心系统（派单引擎、履约状态机、实时决策链路）的整体架构负责，主导系统从当前状态到下一个阶段的演进路径\n识别系统架构债务，推动平台化、模块化改造，提升系统可扩展性与长期可维护性\n制定并落地稳定性体系——容量规划、限流熔断、故障自愈、预案管理，保障 SLA\n\n工程效能：\n建设调度链路工程基础设施：调度引擎及相关系统的性能规划及优化\n推动全链路可观测体系落地，提升系统故障定位效率与 oncall 质量\n在业务快速迭代压力下，守住工程质量底线，建立有效的技术规范与 Review 机制\n\nAI方向：\n结合调度的业务及系统定位，挖掘AI机会点并组织探索落地\n通过AI提升日常研发效率\n\n团队建设：\n管理 15~20 人工程团队，负责人才引进、技术梯队规划与核心骨干培养\n能识别并引进行业工程人才，建立有吸引力的技术氛围\n对团队技术成长与组织健康度负责\n\n技术影响力\n作为工程侧技术 Owner，主导重大技术选型与架构评审\n识别行业技术趋势，判断对内部架构的影响与应对策略",
"requirements_text": "8年以上后端工程经验，5 年以上大型技术团队管理经验（团队规模 ≥ 10 人）；\n主导过亿级日订单/请求规模的分布式系统架构设计，有从 0 到 1 或从 1 到 10 的完整架构演进经历；\n对系统架构有前瞻性判断，能在业务压力、技术债、团队能力之间做出正确取舍；\n具备跨团队强推动力，能在复杂组织中协调资源、对齐目标、落地方案；\nAI能力：\n对 AI Agent / LLM 在工业系统中的应用有思考和判断力，知道哪些场景适合用大模型，哪些场景不适合，能做合理的技术选型\n具备 AI 与传统系统融合的实践经验，针对服务的业务、研发工作，有一定实践了解实现过程的挑战及问题点\n有 AI 驱动的研发效率提升实践，如 AI 辅助编码、AI 辅助测试、AI 辅助 oncall 等",
"skills": [AI生成
"分布式系统",
"系统架构",
"架构设计",
"团队管理",
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"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "美团即时配送每天承载亿级订单，调度系统是整个履约链路的核心基础设施。我们面对的是国内规模大、实时性要求高的配送调度场景——毫秒级决策、亿级日单量、极端并发下的工程稳定性，是这个岗位每天真实面对的挑战。"
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"fulltext": "调度系统专家\n调度系统专家\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：核心本地商业-业务研发平台\n职位类别：技术类\n职位族群：软件\n更新时间：2026-06-22\n\n岗位职责\n架构治理：\n对配送调度核心系统（派单引擎、履约状态机、实时决策链路）的整体架构负责，主导系统从当前状态到下一个阶段的演进路径\n识别系统架构债务，推动平台化、模块化改造，提升系统可扩展性与长期可维护性\n制定并落地稳定性体系——容量规划、限流熔断、故障自愈、预案管理，保障 SLA\n\n工程效能：\n建设调度链路工程基础设施：调度引擎及相关系统的性能规划及优化\n推动全链路可观测体系落地，提升系统故障定位效率与 oncall 质量\n在业务快速迭代压力下，守住工程质量底线，建立有效的技术规范与 Review 机制\n\nAI方向：\n结合调度的业务及系统定位，挖掘AI机会点并组织探索落地\n通过AI提升日常研发效率\n\n团队建设：\n管理 15~20 人工程团队，负责人才引进、技术梯队规划与核心骨干培养\n能识别并引进行业工程人才，建立有吸引力的技术氛围\n对团队技术成长与组织健康度负责\n\n技术影响力\n作为工程侧技术 Owner，主导重大技术选型与架构评审\n识别行业技术趋势，判断对内部架构的影响与应对策略\n\n岗位基本要求\n8年以上后端工程经验，5 年以上大型技术团队管理经验（团队规模 ≥ 10 人）；\n主导过亿级日订单/请求规模的分布式系统架构设计，有从 0 到 1 或从 1 到 10 的完整架构演进经历；\n对系统架构有前瞻性判断，能在业务压力、技术债、团队能力之间做出正确取舍；\n具备跨团队强推动力，能在复杂组织中协调资源、对齐目标、落地方案；\nAI能力：\n对 AI Agent / LLM 在工业系统中的应用有思考和判断力，知道哪些场景适合用大模型，哪些场景不适合，能做合理的技术选型\n具备 AI 与传统系统融合的实践经验，针对服务的业务、研发工作，有一定实践了解实现过程的挑战及问题点\n有 AI 驱动的研发效率提升实践，如 AI 辅助编码、AI 辅助测试、AI 辅助 oncall 等\n\n岗位亮点\n美团即时配送每天承载亿级订单，调度系统是整个履约链路的核心基础设施。我们面对的是国内规模大、实时性要求高的配送调度场景——毫秒级决策、亿级日单量、极端并发下的工程稳定性，是这个岗位每天真实面对的挑战。\n架构治理：\n对配送调度核心系统（派单引擎、履约状态机、实时决策链路）的整体架构负责，主导系统从当前状态到下一个阶段的演进路径\n识别系统架构债务，推动平台化、模块化改造，提升系统可扩展性与长期可维护性\n制定并落地稳定性体系——容量规划、限流熔断、故障自愈、预案管理，保障 SLA\n\n工程效能：\n建设调度链路工程基础设施：调度引擎及相关系统的性能规划及优化\n推动全链路可观测体系落地，提升系统故障定位效率与 oncall 质量\n在业务快速迭代压力下，守住工程质量底线，建立有效的技术规范与 Review 机制\n\nAI方向：\n结合调度的业务及系统定位，挖掘AI机会点并组织探索落地\n通过AI提升日常研发效率\n\n团队建设：\n管理 15~20 人工程团队，负责人才引进、技术梯队规划与核心骨干培养\n能识别并引进行业工程人才，建立有吸引力的技术氛围\n对团队技术成长与组织健康度负责\n\n技术影响力\n作为工程侧技术 Owner，主导重大技术选型与架构评审\n识别行业技术趋势，判断对内部架构的影响与应对策略\n8年以上后端工程经验，5 年以上大型技术团队管理经验（团队规模 ≥ 10 人）；\n主导过亿级日订单/请求规模的分布式系统架构设计，有从 0 到 1 或从 1 到 10 的完整架构演进经历；\n对系统架构有前瞻性判断，能在业务压力、技术债、团队能力之间做出正确取舍；\n具备跨团队强推动力，能在复杂组织中协调资源、对齐目标、落地方案；\nAI能力：\n对 AI Agent / LLM 在工业系统中的应用有思考和判断力，知道哪些场景适合用大模型，哪些场景不适合，能做合理的技术选型\n具备 AI 与传统系统融合的实践经验，针对服务的业务、研发工作，有一定实践了解实现过程的挑战及问题点\n有 AI 驱动的研发效率提升实践，如 AI 辅助编码、AI 辅助测试、AI 辅助 oncall 等",
"standard_classification": {
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