美团
AI 工程专家
职位描述
1. AI Agent 应用工程化：负责企业级 AI Agent 系统的工程化建设，推进本体论知识库的建设和应用，包括企业知识库与生产级 RAG 系统（向量数据库选型 Milvus/Faiss、混合检索稀疏+稠密、Reranker 重排序、知识切分与结构化、本体论/知识图谱建模、动态知识更新、Agentic RAG 查询规划与多跳检索）、Multi-Agent 协作框架搭建（工具调用 Function Calling、动态任务规划、长期 Memory 管理、多步推理与反思机制）、Agent 评测体系（成功率/效率/鲁棒性指标设计与自动化评测流水线）；推动 Agent 在自动化决策、代操作等业务场景的规模化落地。 2. 算法工程化：将运筹优化、定价策略、库存调度、资源分配等优化算法落地为可靠的线上决策系统；构建求解器服务（OR-Tools / Gurobi / CPLEX 等）的工程封装与调度框架，实现大规模组合优化问题的高效在线求解；设计优化模型与预测模型的联合决策流水线，支撑供应链全链路的降本增效。配合算法同学将需求预测、供应链智能预测、用户行为预测等预测模型高效落地为生产系统；承担
任职要求
1. 计算机科学、软件工程、数学、统计、运筹学或相关专业本科及以上学历，5 年以上与算法团队紧密配合、共同构建机器学习/深度学习/最优化系统的工程经验。 2. 扎实的系统工程能力：精通 Python、Java、C++ 或 Go 中至少两门语言；具备优秀的系统设计能力，能独立完成高并发、低延迟在线服务的架构设计与实现；具备良好的代码工程质量意识（单元测试、日志规范、异常处理、CI/CD）。 3. 预测与最优化模型工程经验：熟悉机器学习模型训练全流程（数据探索、特征工程、模型训练、离线评估、在线 A/B 验证、上线部署）；有时序预测模型（DeepAR/TFT/N-BEATS 等）或优化求解器（OR-Tools/Gurobi/CPLEX）的工程落地经验；理解常用模型（LR、GBDT、DeepFM、DIN、Transformer 等）的原理与工程实现。 4. 大数据技术栈：熟练使用 Hadoop、Spark/PySpark 处理 TB+ 级数据，掌握 Flink 实时流处理基本能力；有特征平台或数据流水线建设经验；熟练使用 SQL 进行复杂数据分析。 5. MLOps 工程经验：有模型生命周期