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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:meituan:4702892432

外卖搜索算法工程师

未披露 · 北京市 · 美团

主分类:搜索推荐与业务决策算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "外卖搜索算法工程师",
        "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",
        "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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    "requirements": {
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        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "负责搜索重混排模型的设计与优化。在容器混排框架下,以GE(Generative)范式为核心,重点探索生成式重排与Listwise建模方法,实现容器内商品的最优排列,驱动业务核心指标提升;同时推动AutoResearch能力在排序迭代中的落地应用,系统性提升实验效率与模型演进速度。",
        "requirements_text": "• 3年及以上搜索/推荐/广告排序算法经验\n• 有容器混排、Listwise建模、生成式重排等方向的实际落地经验\n• 能独立完成从方案设计、离线验证到线上部署的全流程闭环\n• 熟练掌握TensorFlow/PyTorch等主流深度学习框架",
        "skills": [AI生成
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "深度学习",
            "建模"
        ],
        "preferred_qualifications": "未披露",
        "job_highlights": "岗位直接服务外卖的高优先级目标,搜索流量规模大、业务链路长且系统复杂,对模型效果、实时性和稳定性都有极高要求;同时聚焦容器混排、生成式重排、Listwise、AutoResearch 等前沿方向,能够在大规模真实业务中完成从技术探索到线上收益验证的闭环,成长空间和个人影响力都很大。"
    },
    "contact": {
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        "hire_time": "未披露",
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    "fulltext": "外卖搜索算法工程师\n外卖搜索算法工程师\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:2026-08-19\n\n岗位职责\n负责搜索重混排模型的设计与优化。在容器混排框架下,以GE(Generative)范式为核心,重点探索生成式重排与Listwise建模方法,实现容器内商品的最优排列,驱动业务核心指标提升;同时推动AutoResearch能力在排序迭代中的落地应用,系统性提升实验效率与模型演进速度。\n\n岗位基本要求\n• 3年及以上搜索/推荐/广告排序算法经验\n• 有容器混排、Listwise建模、生成式重排等方向的实际落地经验\n• 能独立完成从方案设计、离线验证到线上部署的全流程闭环\n• 熟练掌握TensorFlow/PyTorch等主流深度学习框架\n\n岗位亮点\n岗位直接服务外卖的高优先级目标,搜索流量规模大、业务链路长且系统复杂,对模型效果、实时性和稳定性都有极高要求;同时聚焦容器混排、生成式重排、Listwise、AutoResearch 等前沿方向,能够在大规模真实业务中完成从技术探索到线上收益验证的闭环,成长空间和个人影响力都很大。\n负责搜索重混排模型的设计与优化。在容器混排框架下,以GE(Generative)范式为核心,重点探索生成式重排与Listwise建模方法,实现容器内商品的最优排列,驱动业务核心指标提升;同时推动AutoResearch能力在排序迭代中的落地应用,系统性提升实验效率与模型演进速度。\n• 3年及以上搜索/推荐/广告排序算法经验\n• 有容器混排、Listwise建模、生成式重排等方向的实际落地经验\n• 能独立完成从方案设计、离线验证到线上部署的全流程闭环\n• 熟练掌握TensorFlow/PyTorch等主流深度学习框架",
    "standard_classification": {
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