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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "核心本地商业-商家治理算法工程师",
"job_level": "未披露",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",
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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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"degree": "计算机、数学、统计、信息科学等相关专业的硕士或以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1、基于海量商家、回声等数据，挖掘风险特征，深入理解商家治理业务，实现商家风险数据的自动化分析与挖掘，制定业务治理算法架构方案。\n2、将机器/深度学习算法、大模型等技术应用到商家治理环节中，如商家违规行为预测、异常商家识别、差评治理等场景，提升并持续迭代模型效果。\n3、结合商家治理业务特点，进行模型和算法创新，打造先进的商家治理算法技术体系。",
"requirements_text": "1、计算机、数学、统计、信息科学等相关专业的硕士或以上学历，熟练使用SQL、Python等工具，能够进行有效的数据处理、统计、分析、建模等工作。\n2、有三年以上数据挖掘、机器学习、深度学习相关经验。至少对图算法、序列算法、传统机器学习算法、大模型应用中的一种有深入研究和应用。\n3、业务理解能力优秀，对数据有较高敏感度，逻辑思维能力强。\n4、善于交流，具备优秀的团队协同能力和积极主动的工作态度；乐于学习与分享。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"机器学习",
"深度学习",
"数据挖掘",
"逻辑思维",
"建模",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "1、全栈组织，工程与算法闭环——团队兼具工程与算法能力，从数据挖掘、模型研发到工程落地全链路闭环，算法成果可快速落地验证拿效果。\n2、快速实践算法Agent等前沿方向——团队积极拥抱大模型与Agent技术，有充足的空间开展算法Agent->智能治理体系的探索与落地。\n3、横跨到家到店业务线，横向拿效果——业务覆盖到家、到店主要业务线，治理场景丰富多样，算法能力可跨业务线沉淀复用，个人成长与业务影响力双提升。"
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"fulltext": "核心本地商业-商家治理算法工程师\n核心本地商业-商家治理算法工程师\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：算法\n更新时间：2026-09-16\n\n岗位职责\n1、基于海量商家、回声等数据，挖掘风险特征，深入理解商家治理业务，实现商家风险数据的自动化分析与挖掘，制定业务治理算法架构方案。\n2、将机器/深度学习算法、大模型等技术应用到商家治理环节中，如商家违规行为预测、异常商家识别、差评治理等场景，提升并持续迭代模型效果。\n3、结合商家治理业务特点，进行模型和算法创新，打造先进的商家治理算法技术体系。\n\n岗位基本要求\n1、计算机、数学、统计、信息科学等相关专业的硕士或以上学历，熟练使用SQL、Python等工具，能够进行有效的数据处理、统计、分析、建模等工作。\n2、有三年以上数据挖掘、机器学习、深度学习相关经验。至少对图算法、序列算法、传统机器学习算法、大模型应用中的一种有深入研究和应用。\n3、业务理解能力优秀，对数据有较高敏感度，逻辑思维能力强。\n4、善于交流，具备优秀的团队协同能力和积极主动的工作态度；乐于学习与分享。\n\n岗位亮点\n1、全栈组织，工程与算法闭环——团队兼具工程与算法能力，从数据挖掘、模型研发到工程落地全链路闭环，算法成果可快速落地验证拿效果。\n2、快速实践算法Agent等前沿方向——团队积极拥抱大模型与Agent技术，有充足的空间开展算法Agent->智能治理体系的探索与落地。\n3、横跨到家到店业务线，横向拿效果——业务覆盖到家、到店主要业务线，治理场景丰富多样，算法能力可跨业务线沉淀复用，个人成长与业务影响力双提升。\n1、基于海量商家、回声等数据，挖掘风险特征，深入理解商家治理业务，实现商家风险数据的自动化分析与挖掘，制定业务治理算法架构方案。\n2、将机器/深度学习算法、大模型等技术应用到商家治理环节中，如商家违规行为预测、异常商家识别、差评治理等场景，提升并持续迭代模型效果。\n3、结合商家治理业务特点，进行模型和算法创新，打造先进的商家治理算法技术体系。\n1、计算机、数学、统计、信息科学等相关专业的硕士或以上学历，熟练使用SQL、Python等工具，能够进行有效的数据处理、统计、分析、建模等工作。\n2、有三年以上数据挖掘、机器学习、深度学习相关经验。至少对图算法、序列算法、传统机器学习算法、大模型应用中的一种有深入研究和应用。\n3、业务理解能力优秀，对数据有较高敏感度，逻辑思维能力强。\n4、善于交流，具备优秀的团队协同能力和积极主动的工作态度；乐于学习与分享。",
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