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": {
"job_title": "搜索算法高阶",
"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",
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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、统计学或人工智能等相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1、精排模型前沿演进：主导团搜核心精排模型（List-wise/Slate-wise）架构升级与训练体系建设，探索搜推大模型 Scaling Law、大规模异构特征表征学习，持续突破全业务排序效果上限；\n2、容器混排与全域效用最大化：主导复杂多业务（到店、到家、即时零售等多形态）下的容器混排机制设计，攻坚多目标联合优化、卡片动态插入与商业化/自然博弈协同，实现大盘用户体验与综合商业价值的最优平衡；\n3、AI 大模型与搜推深度融合：探索 LLM / Agent 在精排打分与混排决策中的深度赋能，推进基于大模型的端到端语义感知、场景化多意图编排与认知决策体系落地；\n4、自动化算法科研（AutoResearch）探索：追踪前沿技术演进，主导构建 AutoResearch（特征自动化挖掘、模型结构自适应搜索及算法实验全自动闭环）研发范式，实现算法迭代效率的代际跃迁；\n5、团队管理与技术规划：带领 10-20 人算法团队，制定清晰的精排与混排中长期技术演进路线图，负责团队技术攻坚与高阶梯队建设。",
"requirements_text": "1、计算机、数学、统计学或人工智能等相关专业硕士及以上学历；\n2、5 年以上搜索、推荐或广告领域算法研发经验，在工业级精排模型演进或复杂容器混排/机制设计方向有深入积累与标杆成果；具备 10 人以上团队管理经验；\n3、专业技术过硬：深入理解大规模稀疏模型、Transformer/Mixer 变体架构、机制设计（如拍卖/效用分配）及 List-wise/Slate 级排序算法；\n4、AI 与前沿探索力：对大语言模型（LLM）与搜推排序融合、Agentic 决策有实战经验或前瞻思考；对 AutoResearch 等自动化科研/实验体系有浓厚兴趣和探索自驱力；\n5、复杂业务解构力：具备极强的业务抽象与战略视野，能妥善平衡跨业务线多目标利益博弈，具备优秀的跨部门协同与攻坚拿结果能力。",
"skills": [AI生成
"团队管理",
"大语言模型"
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"job_highlights": "1、核心业务大盘：负责亿级用户、复杂多业务场景下的超级搜索中枢，技术决策直接影响百亿级商业闭环；\n2、探索算法研发新范式：支持精排大模型 Scaling Law 探索与 AutoResearch 自动化科研创新，算力与应用场景充沛；\n3、组织与发展空间：扁平务实、崇尚技术深度，提供行业极具竞争力的薪酬与广阔的专业发展平台。"
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"fulltext": "搜索算法高阶\n搜索算法高阶\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：2026-09-03\n\n岗位职责\n1、精排模型前沿演进：主导团搜核心精排模型（List-wise/Slate-wise）架构升级与训练体系建设，探索搜推大模型 Scaling Law、大规模异构特征表征学习，持续突破全业务排序效果上限；\n2、容器混排与全域效用最大化：主导复杂多业务（到店、到家、即时零售等多形态）下的容器混排机制设计，攻坚多目标联合优化、卡片动态插入与商业化/自然博弈协同，实现大盘用户体验与综合商业价值的最优平衡；\n3、AI 大模型与搜推深度融合：探索 LLM / Agent 在精排打分与混排决策中的深度赋能，推进基于大模型的端到端语义感知、场景化多意图编排与认知决策体系落地；\n4、自动化算法科研（AutoResearch）探索：追踪前沿技术演进，主导构建 AutoResearch（特征自动化挖掘、模型结构自适应搜索及算法实验全自动闭环）研发范式，实现算法迭代效率的代际跃迁；\n5、团队管理与技术规划：带领 10-20 人算法团队，制定清晰的精排与混排中长期技术演进路线图，负责团队技术攻坚与高阶梯队建设。\n\n岗位基本要求\n1、计算机、数学、统计学或人工智能等相关专业硕士及以上学历；\n2、5 年以上搜索、推荐或广告领域算法研发经验，在工业级精排模型演进或复杂容器混排/机制设计方向有深入积累与标杆成果；具备 10 人以上团队管理经验；\n3、专业技术过硬：深入理解大规模稀疏模型、Transformer/Mixer 变体架构、机制设计（如拍卖/效用分配）及 List-wise/Slate 级排序算法；\n4、AI 与前沿探索力：对大语言模型（LLM）与搜推排序融合、Agentic 决策有实战经验或前瞻思考；对 AutoResearch 等自动化科研/实验体系有浓厚兴趣和探索自驱力；\n5、复杂业务解构力：具备极强的业务抽象与战略视野，能妥善平衡跨业务线多目标利益博弈，具备优秀的跨部门协同与攻坚拿结果能力。\n\n岗位亮点\n1、核心业务大盘：负责亿级用户、复杂多业务场景下的超级搜索中枢，技术决策直接影响百亿级商业闭环；\n2、探索算法研发新范式：支持精排大模型 Scaling Law 探索与 AutoResearch 自动化科研创新，算力与应用场景充沛；\n3、组织与发展空间：扁平务实、崇尚技术深度，提供行业极具竞争力的薪酬与广阔的专业发展平台。\n1、精排模型前沿演进：主导团搜核心精排模型（List-wise/Slate-wise）架构升级与训练体系建设，探索搜推大模型 Scaling Law、大规模异构特征表征学习，持续突破全业务排序效果上限；\n2、容器混排与全域效用最大化：主导复杂多业务（到店、到家、即时零售等多形态）下的容器混排机制设计，攻坚多目标联合优化、卡片动态插入与商业化/自然博弈协同，实现大盘用户体验与综合商业价值的最优平衡；\n3、AI 大模型与搜推深度融合：探索 LLM / Agent 在精排打分与混排决策中的深度赋能，推进基于大模型的端到端语义感知、场景化多意图编排与认知决策体系落地；\n4、自动化算法科研（AutoResearch）探索：追踪前沿技术演进，主导构建 AutoResearch（特征自动化挖掘、模型结构自适应搜索及算法实验全自动闭环）研发范式，实现算法迭代效率的代际跃迁；\n5、团队管理与技术规划：带领 10-20 人算法团队，制定清晰的精排与混排中长期技术演进路线图，负责团队技术攻坚与高阶梯队建设。\n1、计算机、数学、统计学或人工智能等相关专业硕士及以上学历；\n2、5 年以上搜索、推荐或广告领域算法研发经验，在工业级精排模型演进或复杂容器混排/机制设计方向有深入积累与标杆成果；具备 10 人以上团队管理经验；\n3、专业技术过硬：深入理解大规模稀疏模型、Transformer/Mixer 变体架构、机制设计（如拍卖/效用分配）及 List-wise/Slate 级排序算法；\n4、AI 与前沿探索力：对大语言模型（LLM）与搜推排序融合、Agentic 决策有实战经验或前瞻思考；对 AutoResearch 等自动化科研/实验体系有浓厚兴趣和探索自驱力；\n5、复杂业务解构力：具备极强的业务抽象与战略视野，能妥善平衡跨业务线多目标利益博弈，具备优秀的跨部门协同与攻坚拿结果能力。",
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