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美團騎行事業部在全國各個城市開展美團單車、電單車業務，提供綠色、便捷的共享出行服務，是美團出行板塊重要的組成部分。我們力求為城市可持續發展提供低碳智能的解決方案，通過技術創新和硬件升級，不斷優化全流程騎行體驗，為低碳出行提供更好的服務。其中，美團單車旨在為城市居民提供通勤接駁服務，滿足用戶短途接駁出行需求；美團電單車則滿足用戶中短途多場景低碳出行需求。 我們有開放的工作氛圍，也有充滿韌勁和創造力，心系低碳出行的伙伴。加入我們，一起為用戶創造更好的出行體驗。 崗位職責 1. 負責美團騎行資產管理、路面運營以及用戶增長與留存等核心業務場景。包括但不限于：供需預測與耗電量預估、智能化系統派單和履約管理、智能化用戶激勵策略等關鍵問題的算法設計與落地。 2. 負責追蹤并引入學、業界的前沿思想，打造大規模智能化決策引擎，超越傳統求解器應用，設計并研發融合運籌優化、強化學習、LLM 與生成式 AI 的智能決策系統。 3. 與業務、產品、工程團隊進行深度協作，精準識別業務痛點，完成從復雜系統建模、核心算法研發、工程化落地到持續迭代優化的全鏈路閉環，以數據和算法驅動業務智能化轉型和持續增長。 崗位基本需求 1. 計算機、工業工程等相關專業，在運籌優化、機器/強化學習、因果推斷等至少一個方向有2年以上經驗； 2. 熟悉整數規劃、線性規劃和凸優化等理論方法，了解運籌經典問題，如 VRP、報童、網絡流等； 3. 熟悉主流機器學習算法和原理，了解前沿的深度學習模型； 4. 熟悉常用的算法工具和框架，如 Gurobi、SCIP 和 TensorFlow/PyTorch等，并具備調優經驗； 5. 具備 Python、C/C++、Java 等開發經驗，掌握 Hadoop、Spark等大數據處理技術； 6. 良好的溝通及團隊合作精神，有多方密切協作的經驗，驅動協調多團隊共同達成目標。 具備以下者優先 1. 能夠在復雜業務場景下全鏈路業務問題定義、建模、算法研發和調優； 2. 參與過大規模運籌優化項目，能夠基于 D-W分解，Benders 分解等進行項目落地； 3. 接觸過 Diffusion 等生成式AI，熟悉強化學習求解 VRP、TSP等問題； 4. 在 Kaggle 等平臺中取得機器學習/深度學習等競賽排名靠前。 崗位亮點 1. 崗位專注于實施多方向的智能化策略，優化價值超過百億的資產和億級別用戶的運營。 2. 與學界合作密切，與MIT、清華大學、香港大學等全球知名大學建立了長期的科研合作關系。