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": "搜索大模型算法工程师",
"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",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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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APP多渠道、多业务场景下的搜索核心链路的效果优化和算法建设工作；\n2. 探索AI原生的搜索召排链路，用大模型直接理解复杂需求和供给匹配，用大模型完成搜索链路规划，解决中高复杂Query场景下的搜索体验和交互问题，提升搜索的智能感、惊喜感、懂我感；\n3. 应用LLM技术、深度学习等技术，持续优化意图理解、Query生成、生成式召回等算法模块，提升搜索体验和转化效率；\n4. 紧跟业界，追踪大模型在搜索推荐领域的前沿进展，积极学习新的模型结构、前沿模型认知，进行深入分析，并在搜索场景落地。",
"requirements_text": "1. 2年以上相关工作经验，参与过搜索、推荐、NLP、LLM至少其一领域的效果优化工作，关注行业及学界进展；\n2. 扎实的算法基础，熟悉机器学习、自然语言处理技术和大模型，对算法开发及应用有热情；\n3. 优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情；\n4. 有生成式搜索、大模型后训练、Agent/LLM应用经验、Query意图理解/用户理解经验优先。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"自然语言处理",
"解决问题",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "4. 有生成式搜索、大模型后训练、Agent/LLM应用经验、Query意图理解/用户理解经验优先",
"job_highlights": "1. 直接优化影响数亿用户的核心搜索链路，用大模型技术解决搜索的关键瓶颈；\n2. 团队负责美团核心业务的搜索推荐，业务体量大，增长快，天花板高；\n3. 团队技术强，创新氛围浓，持续升级本地化场景下先进的搜推平台，引领同业的技术演进和创新。"
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"fulltext": "搜索大模型算法工程师\n搜索大模型算法工程师\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：2026-09-03\n\n岗位职责\n1. 负责美团APP多渠道、多业务场景下的搜索核心链路的效果优化和算法建设工作；\n2. 探索AI原生的搜索召排链路，用大模型直接理解复杂需求和供给匹配，用大模型完成搜索链路规划，解决中高复杂Query场景下的搜索体验和交互问题，提升搜索的智能感、惊喜感、懂我感；\n3. 应用LLM技术、深度学习等技术，持续优化意图理解、Query生成、生成式召回等算法模块，提升搜索体验和转化效率；\n4. 紧跟业界，追踪大模型在搜索推荐领域的前沿进展，积极学习新的模型结构、前沿模型认知，进行深入分析，并在搜索场景落地。\n\n岗位基本要求\n1. 2年以上相关工作经验，参与过搜索、推荐、NLP、LLM至少其一领域的效果优化工作，关注行业及学界进展；\n2. 扎实的算法基础，熟悉机器学习、自然语言处理技术和大模型，对算法开发及应用有热情；\n3. 优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情；\n4. 有生成式搜索、大模型后训练、Agent/LLM应用经验、Query意图理解/用户理解经验优先。\n\n岗位亮点\n1. 直接优化影响数亿用户的核心搜索链路，用大模型技术解决搜索的关键瓶颈；\n2. 团队负责美团核心业务的搜索推荐，业务体量大，增长快，天花板高；\n3. 团队技术强，创新氛围浓，持续升级本地化场景下先进的搜推平台，引领同业的技术演进和创新。\n1. 负责美团APP多渠道、多业务场景下的搜索核心链路的效果优化和算法建设工作；\n2. 探索AI原生的搜索召排链路，用大模型直接理解复杂需求和供给匹配，用大模型完成搜索链路规划，解决中高复杂Query场景下的搜索体验和交互问题，提升搜索的智能感、惊喜感、懂我感；\n3. 应用LLM技术、深度学习等技术，持续优化意图理解、Query生成、生成式召回等算法模块，提升搜索体验和转化效率；\n4. 紧跟业界，追踪大模型在搜索推荐领域的前沿进展，积极学习新的模型结构、前沿模型认知，进行深入分析，并在搜索场景落地。\n1. 2年以上相关工作经验，参与过搜索、推荐、NLP、LLM至少其一领域的效果优化工作，关注行业及学界进展；\n2. 扎实的算法基础，熟悉机器学习、自然语言处理技术和大模型，对算法开发及应用有热情；\n3. 优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情；\n4. 有生成式搜索、大模型后训练、Agent/LLM应用经验、Query意图理解/用户理解经验优先。",
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