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_title": "骑行城市运营算法负责人",
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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. 主导共享骑行城市调度算法整体技术战略、架构设计与团队建设，覆盖车辆调度、任务分配、路径规划，以及换电、维修等场景。\n2. 构建预测与决策一体化能力，将需求、车辆状态、电量、故障风险、天气等信息转化为实时调度策略。\n3. 面向高动态、多约束场景，综合运用运筹优化、在线优化、强化学习、仿真等方法，平衡用户体验、车辆可用率、履约效率、资产健康、运营成本等。\n4. 对调度经营结果负责，建立策略实验、仿真评估、实时监控、异常降级和快速回滚机制，持续提升核心业务指标。\n5. 带领算法团队，与产品、工程、数据、硬件和城市运营团队协同，推动复杂业务问题的准确建模与规模化落地。\n6. 负责城市运营算法团队的人才培养、技术规范和关键技术决策，建立面向业务结果的算法文化。",
"requirements_text": "1. 研究生及以上学历，运筹学、数学、计算机科学等相关专业。 \n2. 在调度、路径规划、资源分配、组合优化、动态优化、强化学习或智能交通等方向，具备突出的学术与实践成就。\n3. 有从 0 到 1 建设并长期运营大规模运筹优化或实时决策系统的经验，并产出可量化的业务价值。\n4. 具备预测结合决策的落地经验，熟悉路径问题、匹配分配、网络流、整数规划、在线优化等一种或多种方向。\n5. 主导过从业务建模、算法设计、仿真验证、灰度实验到线上规模化运行的完整闭环。\n6. 有高并发、低延迟决策服务经验，能够处理需求波动、数据延迟、设备故障等不确定性，并兼顾效果、稳定性与算力成本。\n7. 有团队管理或技术带头经验，具备技术路线规划、跨团队协同和人才培养能力。",
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"job_highlights": "场景稀缺：同时覆盖车辆供给、换电、维修、故障资产管理，是“人—车—电—任务”一体化的城市级调度问题。\n技术硬核：需要把运筹优化、预测、实时决策、路径规划和仿真结合起来，应对高动态、多约束和大规模在线计算。\n业务价值直接：算法结果直接影响车辆可用率、用户体验、资产寿命、运维效率与单位运营成本。"
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"fulltext": "骑行城市运营算法负责人\n骑行城市运营算法负责人\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：软硬件服务-软件研发部\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. 主导共享骑行城市调度算法整体技术战略、架构设计与团队建设，覆盖车辆调度、任务分配、路径规划，以及换电、维修等场景。\n2. 构建预测与决策一体化能力，将需求、车辆状态、电量、故障风险、天气等信息转化为实时调度策略。\n3. 面向高动态、多约束场景，综合运用运筹优化、在线优化、强化学习、仿真等方法，平衡用户体验、车辆可用率、履约效率、资产健康、运营成本等。\n4. 对调度经营结果负责，建立策略实验、仿真评估、实时监控、异常降级和快速回滚机制，持续提升核心业务指标。\n5. 带领算法团队，与产品、工程、数据、硬件和城市运营团队协同，推动复杂业务问题的准确建模与规模化落地。\n6. 负责城市运营算法团队的人才培养、技术规范和关键技术决策，建立面向业务结果的算法文化。\n\n岗位基本要求\n1. 研究生及以上学历，运筹学、数学、计算机科学等相关专业。 \n2. 在调度、路径规划、资源分配、组合优化、动态优化、强化学习或智能交通等方向，具备突出的学术与实践成就。\n3. 有从 0 到 1 建设并长期运营大规模运筹优化或实时决策系统的经验，并产出可量化的业务价值。\n4. 具备预测结合决策的落地经验，熟悉路径问题、匹配分配、网络流、整数规划、在线优化等一种或多种方向。\n5. 主导过从业务建模、算法设计、仿真验证、灰度实验到线上规模化运行的完整闭环。\n6. 有高并发、低延迟决策服务经验，能够处理需求波动、数据延迟、设备故障等不确定性，并兼顾效果、稳定性与算力成本。\n7. 有团队管理或技术带头经验，具备技术路线规划、跨团队协同和人才培养能力。\n\n岗位亮点\n场景稀缺：同时覆盖车辆供给、换电、维修、故障资产管理，是“人—车—电—任务”一体化的城市级调度问题。\n技术硬核：需要把运筹优化、预测、实时决策、路径规划和仿真结合起来，应对高动态、多约束和大规模在线计算。\n业务价值直接：算法结果直接影响车辆可用率、用户体验、资产寿命、运维效率与单位运营成本。\n1. 主导共享骑行城市调度算法整体技术战略、架构设计与团队建设，覆盖车辆调度、任务分配、路径规划，以及换电、维修等场景。\n2. 构建预测与决策一体化能力，将需求、车辆状态、电量、故障风险、天气等信息转化为实时调度策略。\n3. 面向高动态、多约束场景，综合运用运筹优化、在线优化、强化学习、仿真等方法，平衡用户体验、车辆可用率、履约效率、资产健康、运营成本等。\n4. 对调度经营结果负责，建立策略实验、仿真评估、实时监控、异常降级和快速回滚机制，持续提升核心业务指标。\n5. 带领算法团队，与产品、工程、数据、硬件和城市运营团队协同，推动复杂业务问题的准确建模与规模化落地。\n6. 负责城市运营算法团队的人才培养、技术规范和关键技术决策，建立面向业务结果的算法文化。\n1. 研究生及以上学历，运筹学、数学、计算机科学等相关专业。 \n2. 在调度、路径规划、资源分配、组合优化、动态优化、强化学习或智能交通等方向，具备突出的学术与实践成就。\n3. 有从 0 到 1 建设并长期运营大规模运筹优化或实时决策系统的经验，并产出可量化的业务价值。\n4. 具备预测结合决策的落地经验，熟悉路径问题、匹配分配、网络流、整数规划、在线优化等一种或多种方向。\n5. 主导过从业务建模、算法设计、仿真验证、灰度实验到线上规模化运行的完整闭环。\n6. 有高并发、低延迟决策服务经验，能够处理需求波动、数据延迟、设备故障等不确定性，并兼顾效果、稳定性与算力成本。\n7. 有团队管理或技术带头经验，具备技术路线规划、跨团队协同和人才培养能力。",
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