岗位描述到家研发平台秉承"零售+科技"战略,致力于推动餐饮、零售需求侧和供给侧数字化升级,构建了超大规模的在线交易平台和实时调度系统,保障了百万商家和亿级用户的高效安全交易,实现了对百万骑手所在物理世界全链路的数字化。随着万物到家业务战略推进,我们在需求侧致力于通过大数据与大算力深度融合,建设强大的LBS零售电商系统和平台;同时,在供给侧紧密关注决策智能、因果推断和机器人等诸多新技术的发展和应用,建设行业领先的智能决策平台。 真诚地邀请你,和我们一起驱动技术发展,创造行业价值。在这个岗位上,你将深入研究隐变量挖掘、强化学习、因果推断等技术,探索其在竞争场景下定价算法中的应用潜力。1. 参与定价算法的升级与优化: 你将与团队合作,将研究成果应用于实际定价算法中,提升算法在竞争环境下的性能和鲁棒性。2. 进行数据分析和模型构建: 你将利用海量数据,进行深入分析,构建和训练机器学习模型,并进行模型评估和优化。3. 跟踪领域最新进展: 你将密切关注机器学习、强化学习、因果推断等领域的最新研究成果,并将其应用于实际工作中。岗位基本需求计算机、运筹优化相关专业硕士及以上学历,稳定实习每周四天,五个月及以上优先;熟练掌握机器学习、深度学习和强化学习技术,对因果建模、uplift model 有一定认知;有顶级论文发表者优先;具备较强的团队合作意识和沟通能力,能够与业务方协同工作,推动项目进展。岗位亮点 1.业务核心,创新场景丰富,每日超过6000万单的履约职责,覆盖全国几百个城市,运营百万级骑手,负责全年百亿级的定价、活动补贴问题; 2.团队汇聚了因果推断背景、运筹优化背景和机器学习背景的技术大牛,实战经验丰富,通过共同学习可快速成长为能解决实际问题的跨学科复合型人才。 3.拥有业界一流的团队,成员大多来自国内外名校,支持进行前沿技术与业务探索;团队近年已有部分成果发表在NeurIPS/ICML/KDD等顶会上。简历投递:牛客不让发邮箱,可以私信我~