薪酬概览
平均月薪
¥32400
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥23500 - ¥41300
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
50% 人群薪酬落在 >30k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
8月新增岗位
31
对比上月：岗位新增29
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 11 | 39.3% |
| 1-3年 | 7 | 25% |
| 3-5年 | 7 | 25% |
| 5-10年 | 3 | 10.7% |
热招职位
1、优化信息流的召回、排序、重排等算法，提升ctr/uv等核心业务指标；
2、分析用户行为数据，参与用户画像相关工作建设，进行用户长短兴趣建模及特征设计；
3、探索各种前沿算法，针对不同的业务场景，制定合适的算法与策略，并不断优化效果；
4、对推荐效果做深入分析，定位影响效果的因素，并提出改进方案；
5、完成公司交办的其他工作。
任职要求：
1、计算机相关专业硕士及以上学历；
2、两年及以上推荐算法相关经验，熟悉常见推荐系统技术，包括召回模型、排序模型、特征构建等；
3、熟悉Java/Python/C++中的一种或多种编程语言，熟悉Tensorflow/Pytorch等深度学习框架；
4、具有较强的数据意识，精通常用的数据挖掘算法和机器学习算法，在用户画像构建、特征工程方面有经验者优先；
5、具备大规模推荐、搜索、广告实际场景经验者优先；
6、对解决挑战性问题充满激情，有较强的责任心和主动性，具备良好的沟通协作能力。
岗位职责：
1、优化信息流的召回、排序、重排等算法，提升ctr/uv等核心业务指标；
2、分析用户行为数据，参与用户画像相关工作建设，进行用户长短兴趣建模及特征设计；
3、探索各种前沿算法，针对不同的业务场景，制定合适的算法与策略，并不断优化效果；
4、对推荐效果做深入分析，定位影响效果的因素，并提出改进方案；
5、完成公司交办的其他工作。
任职要求：
1、计算机相关专业硕士及以上学历；
2、两年及以上推荐算法相关经验，熟悉常见推荐系统技术，包括召回模型、排序模型、特征构建等；
3、熟悉Java/Python/C++中的一种或多种编程语言，熟悉Tensorflow/Pytorch等深度学习框架；
4、具有较强的数据意识，精通常用的数据挖掘算法和机器学习算法，在用户画像构建、特征工程方面有经验者优先；
5、具备大规模推荐、搜索、广告实际场景经验者优先；
6、对解决挑战性问题充满激情，有较强的责任心和主动性，具备良好的沟通协作能力。
基于用户决策快照的广告预估基座模型 【课题说明】打造以用户决策过程为核心的下一代广告预估基座模型。课题目标是在美团全域业务（外卖 / 到店 / 酒旅 / 团购等）中，构建一个用于预估任务的「用户决策大模型」，通过拟合用户历史决策时刻的全部上下文信息，学习用户偏好，预测用户下一个时刻的曝光 → 点击 → 浏览 → 加购 → 下单 → 到店 → 评论的全链路多状态、多路径概率。【建议研究方向】
1.多模态决策场景重建：构建「全域行为快照生成器」，将用户的行为序列，转换为用户每一次决策时刻的多模态、高信息密度的「决策快照」。
2.用户决策基座模型：依托「全域行为快照」，预训练一个统一的用户决策基座模型，在给定任意「场景 prompt + 候选 item/店铺」时，能输出用户下一步行为的多任务、多状态概率。
3.决策策略对齐：探索该模型在各个场景上进行轻量微调与部署的方案，实现场景级定制。
1、三维导航系统开发：基于激光/视觉SLAM实现动态场景重建，开发多目标路径规划算法，设计运动学控制接口适配UR/Unitree等机器人平台；
2、多模态模型工程化：优化视觉语言模型在导航任务中的推理效率，实现多传感器标定工具链，构建仿真-真机数据闭环系统；
3、导航智能体开发：开发面向导航的任务规划与决策等模块开发，设计知识图谱增强的检索系统，探索多智能体协作策略；
4、技术文档编写：编写软件设计文档、调试报告及相关技术资料。
负责研发和优化视频生成相关算法，包括基于深度学习的图像到视频、文本到视频等模型。
探索最新的生成模型技术（如Diffusion Models、GAN、Transformer等）并结合业务需求进行创新。
设计视频生成的整体技术架构，保证模型训练、推理和部署的高效性与稳定性。
协同前端、后端工程团队完成视频生成系统的产品化落地。
分析视频生成效果，持续优化模型质量、生成速度和用户体验。
1. 27届硕士及其以上学历。
2. 了解大模型基本知识和体系。
3. 具备较强的代码实现能力。
4. 有大模型训练经验者优先。
5. 工作态度认真负责。
加分：有多模态推理、工具调用、RLHF/RLAIF
关注前沿模型和 Agent 框架，动手能力强
1、负责激光雷达点云的前沿感知算法的研究和开发，基于传统算法和深度学习模型实现目标检测、环境建模、噪点分割、语义聚类等任务；
2、负责激光雷达感知算法在实际产品中的落地应用，包括但不限于内外参标定算法实现、深度模型的优化和部署等；
3、负责激光雷达的数据采集和标注方法的开发和维护，维护数据库的正确性和完整性；
4、结合激光雷达系统能力和点云感知算法，优化雷达性能表现并不断拓展激光雷达应用场景。
1、前沿3D/4D视觉算法研发：负责研发、跟踪并改进以VGGT、DA3、V-DPM、D4RT等为代表的最新3D&4D基础模型，探索其在动态场景理解与建模中的应用。
2、Feed-Forward 3D/4DGS算法研发：主导前馈式3D高斯泼溅（Feed-Forward 3DGS）与4D高斯泼溅（4DGS）算法的研发。致力于实现从单张或多张图像到可渲染3D场景的快速、泛化重建，并探索其在动态场景时空建模与实时渲染中的应用，突破传统逐场景优化的效率瓶颈。
3、3D/4D重建算法重构：针对具体业务场景，利用前沿基础几何模型优化SLAM与SfM等传统算法流程，解决大规模、高保真的3D/4D重建中的效率与精度问题。
4、AI产品化落地：紧密结合产品需求，将前沿的3D AI算法进行工程化落地，通过技术创新显著提升产品的生产效率与最终效果。
1.跟踪移动操作相关领域的最新研究进展，调研并复现强化学习相关算法；
2.进行人形机器人、四足机器人运动控制等算法研究；
3.搭建训练框架，推动算法在仿真环境中进行训练与验证，根据仿真和实测效果，优化算法；
4.协同团队完成算法从训练到部署的工程化落地。
负责人机对话系统架构设计、核心算法研发，涵盖多轮对话管理、语义理解、对话策略等，保障系统高效、准确、流畅交互，适配智能客服、语音助手等多业务场景。
参与大模型开发应用，进行微调、优化、扩展，提升对话生成、知识问答性能，挖掘大模型商业价值。
跟踪前沿算法成果，结合业务需求开展对话系统相关算法研究创新，提升系统在对话理解、生成、上下文感知等方面能力。
实现对话系统及相关算法工程化，优化性能，构建可扩展、可维护架构，满足高并发、低延迟要求。
与产品、研发、数据团队协作推进项目，提供算法技术支持，解决技术难题，开展技术分享培训。
1、负责交易场景核验，含车辆价格估值；
2、根据市场风险变化，对于汽车金融客群进行风险特征挖掘；
3、市场巡视与风险宣导，协助我司资产方向对于不良客群的资产保全；
4、上级交办的其他工作任务。
负责触控算法的研究与设计开发，解决触控屏幕在多种场景下的精度、响应速度及稳定性问题，挖掘突破机会点；
解决用户体验痛点问题，参与触控产品的算法设计、性能分析及改进，提升用户体验；
负责触控相关新技术的调研和应用，推动技术创新；
与硬件、软件团队合作，完成触控算法的集成与调试工作。