主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "预测算法工程师",
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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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"responsibilities": "1. 负责美团骑行换电&资产管理核心业务中的预测算法设计与落地，包括但不限于骑行耗电量预测、换电价值预测、基于多模态大模型与计算机视觉的车辆故障识别等\n\n2. 参与换电&资产预测算法体系搭建，抽象并定义算法问题、算法技术选型、模型搭建、落地推广应用，实现业务效果提升\n\n3. 深入了解业务，与产品、工程、数据、业务团队密切合作，持续推动从算法技术到业务价值的转化，驱动业务变革\n\n4. 构建骑行换电&资产智能感知与预测算法体系，综合运用机器学习、深度学习、时序预测、多模态大模型等技术，提升资产状态预测精度与故障识别准确率，驱动资产利用率提升与资产成本优化",
"requirements_text": "岗位基本需求\n\n1. 计算机、数学、自动化等相关专业，在机器学习、深度学习、时序预测、计算机视觉、多模态大模型等至少一个领域有深入积累\n\n2. 熟悉常用的预测模型算法，具备良好的编码习惯和工程能力\n\n3. 具备良好的业务理解、问题定义、沟通和合作能力，能够与各个团队紧密合作，解决问题 \n\n4. 善于分析和发现问题，具备较强的自驱力，有强烈的学习意愿和创新精神，对算法技术有浓厚的兴趣和热情\n\n5. 具备较强的自我驱动力和学习能力，了解常用 AI Coding 工作范式、方法论等",
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"机器学习",
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"job_highlights": "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。 \n\n2.技术纵深广：融合机器学习、深度学习、计算机视觉、多模态大模型等多技术栈，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。 \n\n3.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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"fulltext": "预测算法工程师\n预测算法工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：软硬件服务-软件研发部\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-07-31\n\n岗位职责\n1. 负责美团骑行换电&资产管理核心业务中的预测算法设计与落地，包括但不限于骑行耗电量预测、换电价值预测、基于多模态大模型与计算机视觉的车辆故障识别等\n\n2. 参与换电&资产预测算法体系搭建，抽象并定义算法问题、算法技术选型、模型搭建、落地推广应用，实现业务效果提升\n\n3. 深入了解业务，与产品、工程、数据、业务团队密切合作，持续推动从算法技术到业务价值的转化，驱动业务变革\n\n4. 构建骑行换电&资产智能感知与预测算法体系，综合运用机器学习、深度学习、时序预测、多模态大模型等技术，提升资产状态预测精度与故障识别准确率，驱动资产利用率提升与资产成本优化\n\n岗位基本要求\n岗位基本需求\n\n1. 计算机、数学、自动化等相关专业，在机器学习、深度学习、时序预测、计算机视觉、多模态大模型等至少一个领域有深入积累\n\n2. 熟悉常用的预测模型算法，具备良好的编码习惯和工程能力\n\n3. 具备良好的业务理解、问题定义、沟通和合作能力，能够与各个团队紧密合作，解决问题 \n\n4. 善于分析和发现问题，具备较强的自驱力，有强烈的学习意愿和创新精神，对算法技术有浓厚的兴趣和热情\n\n5. 具备较强的自我驱动力和学习能力，了解常用 AI Coding 工作范式、方法论等\n\n岗位亮点\n1.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。 \n\n2.技术纵深广：融合机器学习、深度学习、计算机视觉、多模态大模型等多技术栈，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。 \n\n3.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。\n1. 负责美团骑行换电&资产管理核心业务中的预测算法设计与落地，包括但不限于骑行耗电量预测、换电价值预测、基于多模态大模型与计算机视觉的车辆故障识别等\n\n2. 参与换电&资产预测算法体系搭建，抽象并定义算法问题、算法技术选型、模型搭建、落地推广应用，实现业务效果提升\n\n3. 深入了解业务，与产品、工程、数据、业务团队密切合作，持续推动从算法技术到业务价值的转化，驱动业务变革\n\n4. 构建骑行换电&资产智能感知与预测算法体系，综合运用机器学习、深度学习、时序预测、多模态大模型等技术，提升资产状态预测精度与故障识别准确率，驱动资产利用率提升与资产成本优化\n岗位基本需求\n\n1. 计算机、数学、自动化等相关专业，在机器学习、深度学习、时序预测、计算机视觉、多模态大模型等至少一个领域有深入积累\n\n2. 熟悉常用的预测模型算法，具备良好的编码习惯和工程能力\n\n3. 具备良好的业务理解、问题定义、沟通和合作能力，能够与各个团队紧密合作，解决问题 \n\n4. 善于分析和发现问题，具备较强的自驱力，有强烈的学习意愿和创新精神，对算法技术有浓厚的兴趣和热情\n\n5. 具备较强的自我驱动力和学习能力，了解常用 AI Coding 工作范式、方法论等",
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