预测&决策算法专家

优缺点分析

角色解读

• 纵向可深耕算法技术，成为预测与调度领域的资深技术专家或首席科学家
• 横向可向算法团队管理或业务架构师方向发展，主导更大规模的算法体系建设
• 负责骑行业务的预测算法（如供需预测、ETA预测）的设计、研发与迭代优化
• 搭建智能调度算法体系，进行技术选型、模型搭建及落地推广
• 与产品、工程等多团队协作，运用时序预测、大模型等前沿技术解决实际业务问题
• 扎实的算法基础与代码能力，熟练掌握PyTorch或TensorFlow等深度学习框架
• 精通时序预测、机器学习、图模型等算法技术，具备海量数据分析与建模能力
• 优秀的业务理解与问题定义能力，能将算法技术转化为实际业务价值

申请策略

• 提前体验美团骑行产品，思考供需预测和ETA预测在实际场景中的痛点与优化空间
• 重点突出在时序预测、图模型或智能调度相关的项目经验及具体的业务收益指标
• 展示熟练使用PyTorch或TensorFlow等框架进行模型搭建与工程化落地的能力
• 深入了解时空数据挖掘、迁移学习及大模型在预测领域的前沿应用
• 提升对本地生活或出行业务逻辑的理解，培养从业务痛点反推算法设计的思维

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出行动中的技术选型和结果中的业务收益
• 闭环思维：从业务痛点出发 -> 数据与特征工程 -> 模型设计与优化 -> 上线监控与迭代
• 请详细介绍你过往做过的一个时序预测或供需预测项目，遇到了哪些难点，如何解决的？
• 在ETA预测中，如何处理时空特征以及突发情况（如恶劣天气）对模型的影响？
• 如果模型离线效果很好，但上线后业务指标没有提升，你会如何排查和解决？
• 图模型在你们的业务中是如何应用的？与传统的时序模型相比有什么优势？
• 复习时序预测、图神经网络、强化学习等相关算法原理及在出行业务中的潜在应用
• 准备1-2个自己主导的、有明确业务收益的算法落地项目，并能清晰阐述技术细节