主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：AI模型评测工程（仅展示）
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": "点评技术-AI搜索算法工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
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"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_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": "硕士研究生及以上学历",
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"responsibilities": "1. 负责本地生活AI搜整体算法优化（Query理解、多模态召回、排序、生成式答案合成），提升找店、找服务、找优惠的精准度与体验。\n2. 基于LLM构建RAG检索增强生成系统及搜索Agent，支持多轮对话、工具调用与复杂意图推理，落地真实场景。\n3. 构建并维护AI Agent的Harness测试与评估框架，包括离线评测、在线流量模拟、多轮对话自动化测试、效果归因与对抗性验证，确保Agent行为的可靠性、安全性与业务价值。\n4. 融合地理位置、图文评价、用户行为等多源数据，迭代深度学习与LLM微调模型（SFT/RLHF），并持续优化推理成本与性能。",
"requirements_text": "1. 硕士研究生及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业。 \n2. 3年以上搜索、推荐或NLP相关算法研发经验，有大规模在线系统实战经验。 \n3. 熟练掌握机器学习、深度学习算法，熟悉BERT、Transformer等模型在搜索场景的应用。 \n4. 具备扎实的编程能力，熟练使用Python、C++或Java，熟悉TensorFlow、PyTorch等框架。",
"skills": [AI生成
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"PyTorch",
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"深度学习"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "1. 参与千万级用户平台的核心能力建设，算法迭代直接驱动核心业务指标。 \n2. 技术挑战性强，涵盖自然语言处理、多模态理解、大规模分布式系统优化等前沿方向。 \n3. 团队技术氛围浓厚，与资深算法专家共同成长，提供广阔的职业发展空间。 \n4. 工作地点灵活，支持北京、上海双城办公，享受行业竞争力的薪酬与福利。"
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"fulltext": "点评技术-AI搜索算法工程师\n点评技术-AI搜索算法工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\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：2026-09-10\n\n岗位职责\n1. 负责本地生活AI搜整体算法优化（Query理解、多模态召回、排序、生成式答案合成），提升找店、找服务、找优惠的精准度与体验。\n2. 基于LLM构建RAG检索增强生成系统及搜索Agent，支持多轮对话、工具调用与复杂意图推理，落地真实场景。\n3. 构建并维护AI Agent的Harness测试与评估框架，包括离线评测、在线流量模拟、多轮对话自动化测试、效果归因与对抗性验证，确保Agent行为的可靠性、安全性与业务价值。\n4. 融合地理位置、图文评价、用户行为等多源数据，迭代深度学习与LLM微调模型（SFT/RLHF），并持续优化推理成本与性能。\n\n岗位基本要求\n1. 硕士研究生及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业。 \n2. 3年以上搜索、推荐或NLP相关算法研发经验，有大规模在线系统实战经验。 \n3. 熟练掌握机器学习、深度学习算法，熟悉BERT、Transformer等模型在搜索场景的应用。 \n4. 具备扎实的编程能力，熟练使用Python、C++或Java，熟悉TensorFlow、PyTorch等框架。\n\n岗位亮点\n1. 参与千万级用户平台的核心能力建设，算法迭代直接驱动核心业务指标。 \n2. 技术挑战性强，涵盖自然语言处理、多模态理解、大规模分布式系统优化等前沿方向。 \n3. 团队技术氛围浓厚，与资深算法专家共同成长，提供广阔的职业发展空间。 \n4. 工作地点灵活，支持北京、上海双城办公，享受行业竞争力的薪酬与福利。\n1. 负责本地生活AI搜整体算法优化（Query理解、多模态召回、排序、生成式答案合成），提升找店、找服务、找优惠的精准度与体验。\n2. 基于LLM构建RAG检索增强生成系统及搜索Agent，支持多轮对话、工具调用与复杂意图推理，落地真实场景。\n3. 构建并维护AI Agent的Harness测试与评估框架，包括离线评测、在线流量模拟、多轮对话自动化测试、效果归因与对抗性验证，确保Agent行为的可靠性、安全性与业务价值。\n4. 融合地理位置、图文评价、用户行为等多源数据，迭代深度学习与LLM微调模型（SFT/RLHF），并持续优化推理成本与性能。\n1. 硕士研究生及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业。 \n2. 3年以上搜索、推荐或NLP相关算法研发经验，有大规模在线系统实战经验。 \n3. 熟练掌握机器学习、深度学习算法，熟悉BERT、Transformer等模型在搜索场景的应用。 \n4. 具备扎实的编程能力，熟练使用Python、C++或Java，熟悉TensorFlow、PyTorch等框架。",
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