决策智能算法工程师

美团骑行事业部在全国各个城市开展美团单车、电单车业务，提供绿色、便捷的共享出行服务，是美团出行板块重要的组成部分。我们力求为城市可持续发展提供低碳智能的解决方案，通过技术创新和硬件升级，不断优化全流程骑行体验，为低碳出行提供更好的服务。其中，美团单车旨在为城市居民提供通勤接驳服务，满足用户短途接驳出行需求；美团电单车则满足用户中短途多场景低碳出行需求。
我们有开放的工作氛围，也有充满韧劲和创造力，心系低碳出行的伙伴。加入我们，一起为用户创造更好的出行体验。
岗位职责
1. 负责美团骑行资产管理、路面运营以及用户增长与留存等核心业务场景。包括但不限于：供需预测与耗电量预估、智能化系统派单和履约管理、智能化用户激励策略等关键问题的算法设计与落地。
2. 负责追踪并引入学、业界的前沿思想，打造大规模智能化决策引擎，超越传统求解器应用，设计并研发融合运筹优化、强化学习、LLM 与生成式 AI 的智能决策系统。
3. 与业务、产品、工程团队进行深度协作，精准识别业务痛点，完成从复杂系统建模、核心算法研发、工程化落地到持续迭代优化的全链路闭环，以数据和算法驱动业务智能化转型和持续增长。
岗位基本需求
1. 计算机、工业工程等相关专业，在运筹优化、机器/强化学习、因果推断等至少一个方向有2年以上经验；
2. 熟悉整数规划、线性规划和凸优化等理论方法，了解运筹经典问题，如 VRP、报童、网络流等；
3. 熟悉主流机器学习算法和原理，了解前沿的深度学习模型；
4. 熟悉常用的算法工具和框架，如 Gurobi、SCIP 和 TensorFlow/PyTorch等，并具备调优经验；
5. 具备 Python、C/C++、Java 等开发经验，掌握 Hadoop、Spark等大数据处理技术；
6. 良好的沟通及团队合作精神，有多方密切协作的经验，驱动协调多团队共同达成目标。
具备以下者优先
1. 能够在复杂业务场景下全链路业务问题定义、建模、算法研发和调优；
2. 参与过大规模运筹优化项目，能够基于 D-W分解，Benders 分解等进行项目落地；
3. 接触过 Diffusion 等生成式AI，熟悉强化学习求解 VRP、TSP等问题；
4. 在 Kaggle 等平台中取得机器学习/深度学习等竞赛排名靠前。
岗位亮点
1. 岗位专注于实施多方向的智能化策略，优化价值超过百亿的资产和亿级别用户的运营。
2. 与学界合作密切，与MIT、清华大学、香港大学等全球知名大学建立了长期的科研合作关系。