职位：履约技术—智能定价算法工程师
机器学习算法/工程化经验,深度学习经验,有国际期刊/会议论文发表	岗位职责：
1.负责骑手智能定价算法的设计和实现，综合使用运筹优化、因果建模和收益管理方法，在不同供需场景，对邮资合理定价，提升履约体验；
2.负责骑手智能活动策略，包括供需诊断、骑手出勤和冲单等激励策略，持续优化补贴效率；
3.负责用户端配送费智能定价算法的迭代，通过对大规模组合优化、因果建模和经济学的研究和实验，优化收入和规模，并在供需失衡场景通过动态溢价的实时决策保障履约体验；
4.负责大模型在运营场景的应用，提高运营效率；

岗位要求：
1.1年以上工作经验，计算机、数学等相关专业，有扎实的算法基础和代码能力；
2.在机器学习或数据挖掘方向有深入理解，在广告推荐、营销补贴、Uplift和收益管理、预估和归因、强化学习等方面有实践经验者优先；
3.有大模型应用实践经验者优先；
4.优秀的业务理解、目标制定能力，较强的跨团队沟通和协调能力；

部门介绍：
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。
到家研发平台，一方面通过系统和技术体系的迭代升级，帮助业务高质量增长，另一方面，密切关注技术趋势变化，提前进行核心方向布局，积极探索前沿技术领域，为业务未来发展创造新的可能性。加入我们，一起用技术让人们的生活更加简单，更加美好。