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        "job_title": "美团外卖-推荐算法工程师/专家",
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        "location": "北京市",
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        "responsibilities": "1.发展大规模深度学习、图学习等技术，利用注意力机制、记忆网络、关系网络等模块，从跨多个时空场景的海量数据中深度理解用户需求、精准发掘用户兴趣，持续优化点击率、转化率等核心模型，为用户呈现更契合需求的美食与商品；\n2.发展强化学习、多模态学习、多目标优化等技术，优化重排、混排策略，智能调控流量分发机制，平衡平台生态，实现消费者体验与商家增长的双向共赢；\n3.紧跟大模型、Agent等业界前沿进展，探索LLM、生成式推荐等新范式在本地化业务场景中的落地路径，推动推荐系统从传统范式向大模型驱动范式的演进与创新。",
        "requirements_text": "1.熟练掌握机器学习、深度学习等方向理论和应用，熟练应用算法平台，如TensorFlow、PyTorch等。具备大规模模型训练与优化经验，对推荐系统、搜索排序等算法有深入理解，能够将技术能力有效应用于实际业务问题；\n2.具备优秀的分析和解决问题的能力，较强的团队协作与沟通能力，对挑战性问题充满激情。",
        "skills": [AI生成
            "PyTorch",
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        "job_highlights": "1.团队负责美团核心业务推荐，业务体量大，增长快，天花板高；\n2.团队技术积淀深厚，创新氛围活跃，持续深耕本地化推荐场景，在推荐大模型、LLM与推荐系统融合等前沿方向持续投入，为每位成员提供广阔的技术探索与成长空间。"
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    "fulltext": "美团外卖-推荐算法工程师/专家\n美团外卖-推荐算法工程师/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：算法\n更新时间：2026-09-09\n\n岗位职责\n1.发展大规模深度学习、图学习等技术，利用注意力机制、记忆网络、关系网络等模块，从跨多个时空场景的海量数据中深度理解用户需求、精准发掘用户兴趣，持续优化点击率、转化率等核心模型，为用户呈现更契合需求的美食与商品；\n2.发展强化学习、多模态学习、多目标优化等技术，优化重排、混排策略，智能调控流量分发机制，平衡平台生态，实现消费者体验与商家增长的双向共赢；\n3.紧跟大模型、Agent等业界前沿进展，探索LLM、生成式推荐等新范式在本地化业务场景中的落地路径，推动推荐系统从传统范式向大模型驱动范式的演进与创新。\n\n岗位基本要求\n1.熟练掌握机器学习、深度学习等方向理论和应用，熟练应用算法平台，如TensorFlow、PyTorch等。具备大规模模型训练与优化经验，对推荐系统、搜索排序等算法有深入理解，能够将技术能力有效应用于实际业务问题；\n2.具备优秀的分析和解决问题的能力，较强的团队协作与沟通能力，对挑战性问题充满激情。\n\n岗位亮点\n1.团队负责美团核心业务推荐，业务体量大，增长快，天花板高；\n2.团队技术积淀深厚，创新氛围活跃，持续深耕本地化推荐场景，在推荐大模型、LLM与推荐系统融合等前沿方向持续投入，为每位成员提供广阔的技术探索与成长空间。\n1.发展大规模深度学习、图学习等技术，利用注意力机制、记忆网络、关系网络等模块，从跨多个时空场景的海量数据中深度理解用户需求、精准发掘用户兴趣，持续优化点击率、转化率等核心模型，为用户呈现更契合需求的美食与商品；\n2.发展强化学习、多模态学习、多目标优化等技术，优化重排、混排策略，智能调控流量分发机制，平衡平台生态，实现消费者体验与商家增长的双向共赢；\n3.紧跟大模型、Agent等业界前沿进展，探索LLM、生成式推荐等新范式在本地化业务场景中的落地路径，推动推荐系统从传统范式向大模型驱动范式的演进与创新。\n1.熟练掌握机器学习、深度学习等方向理论和应用，熟练应用算法平台，如TensorFlow、PyTorch等。具备大规模模型训练与优化经验，对推荐系统、搜索排序等算法有深入理解，能够将技术能力有效应用于实际业务问题；\n2.具备优秀的分析和解决问题的能力，较强的团队协作与沟通能力，对挑战性问题充满激情。",
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