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Meituan · 北京市

# 商业增值-零售广告算法工程师

北京市 

Listed on Meituan ’s official careers site. Listed as of October 19, 2026. Check that it is still open and apply there.
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## Job description

1，召回算法：负责触发召回算法优化，探索生成式召回与 LLM-based Agent 在相关性中的应用，攻克百亿级商品场景下冷启动与长尾商品的信息瓶颈； 2，预估排序：负责 CTR/CVR 多任务多场景预估排序，深度结合零售业务特点探索超长序列建模、精排Scaling、跨域多目标建模、知识蒸馏、多人群学习、Debias、延迟反馈建模等，攻克长尾商品稀疏与多场景复用难题； 3，机制策略：负责广告机制算法优化，探索生成式拍卖、自回归机制模型、listwise 建模、精排重排联合建模，持续突破机制与排序分离架构的效率上限； 4，端到端建模：负责统一多场景广告大模型基座建设，探索召粗一体、端到端生成式推荐等新范式，突破级联架构的信息损失天花板；突破百亿参数级预估模型与1M+超长行为序列建模，探索 Scaling 收益边界； 5，深入理解零售业务场景，与产品、运营团队协作，推动算法策略在商业化场景中的落地与效果验证。 1、硕士研究生及以上学历，计算机、数学、统计等相关专业，对大模型原理及应用有深入理解； 2、3年以上广告、推荐或搜索算法相关工作经验，具备扎实的机器学习理论基础；有LLM微调、后训练或Agent系统开发经验者优先，具备良好的业务sense； 3、熟练掌握Python、C++或Java等编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架；熟悉LLM应用开发工具链（如Prompt工程、RAG、微调框架等）者优先； 4、具备大规模数据处理能力，熟悉Hadoop、Spark等分布式计算工具；有AI模型训练、部署及推理优化经验者加分； 5、具备良好的逻辑思维与沟通能力，对AI技术有强烈好奇心和探索欲，能够推动AI项目从研究到落地的全流程。

1，贴近业务，全链路闭环：召回-预估-机制，全链路自主掌控，完整参与技术方案到业务收益，算法做功直接驱动可见的业务收入； 2，LLM4Rec 前沿实践场：生成式召回、生成式排序、生成式拍卖、端到端生成式广告大模型——在这里参与定义下一代广告系统的技术范式； 3，依托美团广告技术体系深厚沉淀：公司级生成式推荐/Scaling Law/超长序列持续投入；组内生成式检索、预估 Scaling Up 基座、多模态商家表征等代表性项目已全量上线，鼓励技术输出与对外影响力建设； 4，提供有竞争力的薪酬与完善的职业发展通道；鼓励技术创新与学术研究，支持发表高水平论文及AI相关专利，参与AI会议交流。

## At a glance
- Posted by the employer: Not stated
- First seen by OpenNash: Oct 19, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: Under a day
- Location: 北京市[Apply on Meituan ’s careers site →](https://zhaopin.meituan.com/web/position/detail?highlightType=social&jobUnionId=3131191773)

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