Keeta技术-AI配送算法工程师

核心本地商业-业务研发平台 1. AutoResearch能力建设：推动算法研究流程的自动化与智能化，探索AutoResearch框架，实现从数据探索、特征发现、模型选型、超参搜索到实验评估的全链路自动化。利用LLM辅助文献调研与技术方案生成，加速从研究假设到实验验证的迭代周期，提升团队算法创新效率。探索AI Agent驱动的自动实验设计与模型迭代范式。 2. 实时调度优化：负责Keeta实时调度系统中关键模型的建模与优化，针对即时配送实时调度问题存在的多目标、不确定性、动态性与超大规模等特点，综合使用机器学习、深度学习、强化学习、因果推断等技术手段进行多场景联合优化，持续创新迭代，提升人单匹配决策质量。建模方向包括但不限于：ETA预估、路径规划和时间预估、供需预测、转化预估、订单难度及接单意愿刻画、定价、骑手活动优化等。 3. 归因体系建设：基于LLM Agent构建智能归因分析框架，设计多Agent协作的归因分析链路，通过Agent自主调度数据查询、指标拆解、异常定位、因子分析等环节，实现对业务指标变化的自动化归因与根因定位。将LLM的分析推理能力与业务数据体系深度结合，驱动业务决策从"经验判断"升级为"AI智能归因"。 4. AI Coding与工程效能提升：运用AI Coding工具（如Copilot、Cursor、Claude Code等）提升算法工程化效率，推动团队AI辅助编程实践。将大模型能力融入特征工程、模型训练、评测分析等日常开发流程，建设智能化算法开发工具链，实现代码生成、自动化测试、模型调试等环节的AI提效。探索并落地LLM辅助的算法代码审查与优化建议系统。 5. 颠覆式创新：针对即时配送领域特点，颠覆创新传统供应链物流技术体系，探索即时配送履约新模式，结合AI前沿技术（如多智能体协同、世界模型等）提升降本增效天花板 1. 计算机、工业工程、自动化、应用数学、人工智能等相关专业； 2. 扎实的编程能力与AI Coding实践，熟练使用Python/Java等语言，熟悉常用数据结构和算法，熟练使用Hive、Spark等大数据工具；有利用AI辅助编程工具（Copilot、Cursor、Claude Code等）提升研发效率的实践经验； 3. 在机器学习或数据挖掘或运筹优化方向有深入理解与落地经验，在广告推荐、需求预估、强化学习等方面