Job description
亮点 / Highlights:
- 真实问题，不是红海：Keeta 外卖供给侧仍处于快速增长阶段，从销售签约到商家经营的全链路存在大量未被解决的真实算法问题，你将面对的是有价值的新问题，而非已被卷过十轮的存量优化；
- 前沿技术的真实落地场景：Agent、AutoResearch、多模态大模型在这里有完整的业务落地场景，不是 demo，你将主导从数据生产、模型迭代、评估上线到业务交付的全流程 AI Native 工作方式；
- 算法+工程+业务一体化：不被切割为单一角色，你将同时参与算法建模、工程落地与业务决策，积累完整的供给侧算法能力，快速成长为方向负责人；
- AI Native 重构供给链路：团队正在用 AI 重新设计整条供给算法工作流，这是国内少有的从底层重构算法研发模式的实践机会，对有志于探索 AI 驱动研发范式的候选人极具吸引力。
岗位职责 / Duties:
- 负责供给算法方向的核心建模与业务指标提升，方向涵盖销售策略、多模态商品理解、选品推荐、商家 Agent 等，根据候选人背景匹配具体方向，推动算法方案从实验到规模化落地；
- 建设 AutoResearch 能力，将特征工程、样本迭代、模型选型、消融实验等算法研发环节由 AI 驱动闭环迭代，提升算法研发效率；
- 推动 SDLC（软件开发生命周期）在团队的深度落地，在核心业务场景产出最佳实践，实现项目全链路闭环；
- 基于 Agent 建设知识沉淀与 AutoEval 能力，包括 LLM 样本挖掘、数据合成、智能标注、User Simulation、归因 Agent 等，构建算法迭代的自动化评估体系；
- 探索 AI Native 业务形态落地，包括基于 AutoResearch 实现端到端商家商品理解能力，以及将商家 AI 助手构建为具备任务规划、记忆机制、策略模拟的真实可用 Agent 系统，提升商家经营收入。
任职要求 / Requirements:
- 计算机、数学、统计相关专业本科及以上学历，3年以上算法岗工作经验，具备扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟练掌握 Python 及主流 ML 框架；
- 熟悉 LLM 基本原理与发展路径，对 Prompt Engineering、RAG、Function Calling 等基础能力有实际应用经验；
- 对 Agent 框架设计有较好理解，熟悉 ReAct、CoT、Tool Use 等范式，能将复杂业务目标拆解为 Agent 可执行任务，有感知-决策-执行闭环的工程实践；
- 在大模型应用、AutoResearch、Agent 系统设计中至少一个方向有完整项目经历，并取得显著业务收益；
- 具备优秀的自驱力与学习能力，对 AI 前沿研发模式有高度敏感性，能在快速变化的技术环境中持续迭代。