外卖－业务策略算法工程师/专家

岗位职责

1. 工作内容涉及如下一个或多个：建设需求预测、对象匹配、关系挖掘及排序决策等算法能力，持续提升算法在不同城市、商圈、品类和经营阶段下的泛化效果。建设经营潜力、策略响应和增量价值预估能力，综合运用机器学习、深度学习、因果推断及 Uplift Modeling 等技术，为差异化经营策略提供算法支持。面向有限资源和复杂业务约束，探索运筹优化、强化学习、Contextual Bandit 等决策技术，优化多目标下的资源配置和策略组合，兼顾业务效率、商家体验与长期生态价值。负责外卖业务经营智能方向的算法研发与落地，基于海量交易、经营、用户行为及时空数据，建立对商家、门店、品类和经营场景的理解与刻画能力，识别潜在经营机会及结构性问题。
2. 结合生成式 AI、大模型和 Agent 技术，建设面向商家经营洞察、智能诊断、策略生成与执行协同的智能能力，探索 RAG、工具调用、规划推理及多 Agent 协同等技术在真实经营场景中的落地。
3. 负责算法方案从问题抽象、数据分析、模型训练、离线评估、在线实验到生产部署的全链路工作，建立大模型与 Agent 应用的评测和数据反馈闭环，关注准确性、幻觉、成本、时延及安全可控性，并通过 A/B 实验和因果评估持续验证真实业务增量。
4. 与产品、工程、数据科学及业务团队紧密协作，深入理解业务问题，将复杂经营问题转化为可建模、可验证、可规模化落地的算法与 AI 解决方案。

任职要求

1. 计算机、人工智能、数学、统计学、运筹学等相关专业本科及以上学历。
2. 具有扎实的机器学习、深度学习和概率统计基础，熟悉常见的分类、回归、排序、表征学习及预测模型，了解 Transformer、大语言模型和生成式 AI 的基本原理。
3. 在以下至少一个方向具备深入研究或实际项目经验：

• 因果推断、Uplift Modeling、异质性效应建模；
• 运筹优化、组合优化、约束优化；
• 强化学习、Contextual Bandit、策略学习；
• 推荐/广告/搜索中的召回、排序或多目标建模；
• 时间序列预测、图学习或大规模数据挖掘；
• 大语言模型、RAG、Agent/多 Agent 系统、策略生成或智能自动化。

1. 对生成式 AI、大模型和 Agent 技术有较强的理解与实践兴趣，熟悉 Prompt Engineering、RAG、Function Calling/Tool Use、规划推理、模型评测等至少一个方向，能够基于主流模型或 API 快速完成原型验证与业务集成。
2. 具备良好的数据分析和工程实现能力。能够从开放性业务问题中完成问题拆解、指标定义、特征设计、模型构建和效果评估，具备较强的业务理解力与结果意识。
3. 具有良好的沟通协作能力、自驱力和好奇心，愿意深入业务并持续推动算法及 AI 能力落地。