美团
岗位信息
招聘岗位
智能决策算法工程师
工作城市
北京
是否笔试
未明确
招聘批次
校招
发布日期
2026-08-17
📋 岗位职责 / 任职要求
设计适配用户、商家、骑手、平台的4方平台分配机制和算法，提升日均6000万订单的履约体验，优化500万骑手的效率和收入。具体职责如下：
1. 探索万人万单的超大规模匹配算法：针对调度系统内多样的调度决策行为进行分析，包括但不限于过滤、压单、指派、推荐、改派等，基于模仿学习、强化学习等方法对已有的调度决策行为端到端建模，使用PyTorch/TensorFlow等深度学习框架进行模型训练与迭代，持续提升调度效果；
2. 设计平台多角色多目标的决策机制：针对调度分单的平台属性，探索场景化的模型预测和多目标决策能力，利用强化学习与多目标优化算法（如帕累托优化）相结合的方法，提升调度决策系统针对不同场景的多目标决策能力；
3. 构建针对海量骑手和商家行为数据的超大模型：基于海量骑手的接单、路线规划、取餐和交付数据，以及商家不同场景下的出餐行为数据，使用大模型技术构建适配调度的全链路商家、骑手行为预测模型，为调度决策提供精准信息支撑。
1. 优秀的发现问题、调研和创新能力，有决策智能、强化学习、模仿学习等相关方向论文发表候选人优先；
2. 熟练使用PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，有强化学习或模仿学习实际项目落地经验者优先；有在Kaggle等数据科学竞赛中取得优秀成绩，或GitHub有完整AI/ML项目经历、参与知名开源AI项目候选人优先；
3. 具备好奇心和技术驱动的创新抱负，善于利用AI辅助工具提升研发效率。
岗位亮点：
1. 核心的业务场景：全球超大规模即时业务（外卖、闪购、买药等）能够运转的基石，直接影响百万骑手收入和上亿用户体验；
2. 极富挑战的技术问题：接触最前沿的调度决策体系，基于调度大规模、强不确定性、高实时性要求，进行最前沿的端到端调度决策研究，业务影响力与研究深度并重；
3. 顶尖的团队水平：团队氛围好、研究实力强，团队工作入选2023年Franz Edelman奖（被广泛誉为工业工程界的"诺贝尔奖"），发表多篇顶会论文，在行业内具有国际领先水平；
4. 完善的培养机制：会安排高水平的mentor进行指导，注重业务和技术上并重的培养方式，高质量的内外部交流分享机会；
5. AI前沿的工作环境：团队全面拥抱AI时代工作方式，日常研发中深度使用AI辅助工具（如大模型辅助代码开发、AI辅助实验分析与论文写作），技术与工具始终走在行业前沿。
🏢 企业简介
总部北京
美团作为国内领先的互联网民营企业，总部位于北京，自成立以来持续深耕本地生活服务领域，主营业务覆盖外卖配送、到店餐饮、即时零售、出行文旅等多元场景，在本地生活服务行业占据重要市场地位。公司专注于以科技连接人与服务，在人工智能、大数据、无人配送、智能调度等方向保持扎实的技术布局，业务网络遍及上海、深圳、成都、武汉、西安等全国众多城市并支持远程协作。依托庞大的业务体量与持续拓展的服务生态，美团为应届生提供了涵盖产品研发、算法工程、运营增长、商业分析等丰富的职业方向，技术驱动的业务迭代与广阔的市场前景，能够为年轻人带来充分的成长空间与长期发展空间。
📍 主要办公地点
投递方式
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校招宝当前收录 美团 在招校招岗位 304 条，工作地点覆盖 北京、上海、深圳、成都、全国、广州 等地，学历要求含 本科及以上学历（可考虑优秀应届生）、本科及以上学历优先；、本科起。以下为最近发布的部分岗位，可一并比较投递。
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🎯 AI校招画像 （来源：百度AI搜索+DeepSeek）
🏢 公司文化与工作氛围
- 内部黑话与价值观：美团内部有大量公司文化用语，如“聚焦核心、苦练基本功、长期有耐心、打碎重建”等，这些是员工日常沟通中频繁使用的“黑话”，反映了结果导向、注重基本功沉淀的价值观。
- 团队氛围：典型团队为90后年轻团队，风格被描述为“有梦想、有冲劲，爱玩也好赢，能打胜仗也能嗨”，团队内会组织密室、游艇、冲浪、桌游、篮球、羽毛球等团建活动，氛围较为活跃。
- 上下级关系：上级（leader）对下班时间没有强制要求，只要完成任务和KPI，几点下班都可以。工作方式上以“排期”管理为核心，前后端、测试、产品在需求评审会上对齐目标，强调个人对进度的责任感，如果因个人原因导致需求延期，会影响后续配合，被认为“很不好、很麻烦”。
- 对新人关注点：校招面试时会专门考察职业规划、为什么选择互联网、与岗位的匹配度等价值观层面的问题，希望员工认同“深入物理世界一线，解决真实问题”的理念。
⏰ 加班情况与工作强度
- 整体节奏：明确指出“美团没有明显的工作节奏较快”，大多数部门是早上10点多上班，晚上8-10点下班，属于“10-8-10”左右的节奏。
- 周末加班：周末加班“不多”，如果周末加班了可以申请调休。
- 弹性程度：不强制规定几点下班，能力足够强、能在8小时内完成任务的人可以不加班，leader不会强制要求。
- 工作强度来源：强度主要来自“排期”制度——需求开发时间以人天（pd）估算，排期过紧会导致在截止日前加班；需求delay会影响后续所有协作方的排期，因此日常推进压力较大。对新人而言，“排期是最麻烦的事情”。
💰 薪资待遇与年终奖
- 校招薪资范围：给出2027届校招的公开信息——应届生月薪18-40k/月，按15.5薪计算（即年终奖约3.5个月），未按具体职位或学历细分。
- 其他岗位薪资参考：BOSS直聘上有销售类/到店业务相关岗位显示“工资待遇11k-22k，能力出众者20k、30k+也不在话下”，但该信息针对的是社招/销售岗，并非校招技术岗，仅供参考。
- 股票期权激励：校招明确包含“股票期权激励”，与六险一金一起作为官方宣传的offer标配。
🎁 福利体系
- 五险一金：即在五险一金基础上增加了补充商业保险。五险一金的具体缴纳比例（如公积金比例12%等）
- 带薪年假：入职即可享受年假（“入职年假”），双休、国家法定节假日正常休息。
- 体检：提供免费体检。
- 节日福利：有生日庆祝、纪念日庆祝，每月至少一次聚餐和一次户外团建（密室、游艇、冲浪、桌游、篮球、羽毛球、CS等），另有“其他不定时小活动小惊喜”。
- 学习与发展体系：有“丰富的知识体系、完善的帮扶制度、晋升制度”，能力出众者“半年内晋升”。
📋 校招流程经验
- 整体流程：开放投递→集中笔试→开放面试→进校活动，这是2027届校招的流程框架。 - 每人最多可填3个志愿，志愿有先后顺序，第1志愿结束后才会开启第2志愿；面试失败或长时间未被发起面试，才会依次启动后续志愿。 - 志愿1必填，志愿2、3选填，提交后志愿职位、意向部门、意向城市、志愿顺序均不可修改。 - 可以填写“意向部门”，如果无偏好强烈建议选“都喜欢”，所有在招该职位的部门都能看到简历；指定意向部门则优先筛选该部门，未通过会释放给其他部门。 - 过往校招失败不影响本次投递。 - 校园邮箱
🚀 投递建议与避坑指南
- 完整填写简历（教育经历、实习经历、项目经历、校园经历），面试官会基于完整的简历来了解你。 - 体现“AI Native思维”——把AI融入日常工作、主动思考“AI还能如何帮我解决问题”，但保持独立判断。 - 展示“解决真实问题”的能力——深入业务一线，发现有价值的问题并独立推动解决。 - 过往面试经历中有数据分析、竞品分析、用户研究等实操细节的，会成为面试深挖的亮点，务必准备好指标定义和统计口径的说明。 - 职位投递成功后志愿顺序、意向部门、意向城市不可修改，填写前务必谨慎决策。 - 建议志愿1选择自己最想去且匹配度最高的岗位，因为第1志愿结束后才会开启第2志愿，志愿顺序影响流程推进。 - 面试中讲项目时注意表达习惯（如英文惯用“we”的问题会被追问项目分工），方法失效场景、是否考虑过论文发表等细节都可能被追问，项目准备不够深入容易被识别。 - 面试需准备压力面：被问“你觉得自己匹配吗”“你能适应互联网吗”时，需要有真实、坚定的回答。
👥 员工口碑与离职率评价
- 员工满意度：整体口碑偏正面。有员工总结在美团点评工作的“三种结果”：最差结果——离开公司时已了解透彻行业综合知识和能力、拥有销售龙头公司履历；间结果——收入提高、时间自由、拓展朋友圈；最好结果——成就自我、改变命运。这说明员工对平台价值认可度较高。
- 团队层面：被评价为“人文关怀满满”，定期团建，有“西南大区稳定前三战队”等团队荣誉感知。
- 是否推荐加入：从员工访谈看，适合认可“聚焦核心、长期有耐心”等价值观、能接受排期驱动节奏、具备较强自驱力的人；平台提供了完善的晋升制度、帮扶制度和“能力出众者半年内晋升”的通道，对毕业生而言属于成长性较好的平台。
📈 热门岗位方向与招聘趋势
- 扩招还是缩招：参考 - AI原生岗位（新增）：AI全栈工程师、AI产品经理、智能商业分析师等，十余种；超过80% 的岗位描述明确提出AI相关能力要求。 - 北斗计划（高精尖方向）：大模型应用、自动驾驶、无人机、具身智能、智能决策等。 - longcat顶尖人才校招（顶尖极客方向）：基础模型、AI Infra、Agentic模型训练、多模态交互与Embodied AI、模型评测等。 - 食杂零售管培生计划：为食杂零售业务招募高潜力零售管理精英。 - 境外业务校招计划：为Keeta、KeeMart等业务招募国际化人才，拓展中东、巴西、中国香港等市场。
- 业务布局趋势：美团已布局闪购零售、跨境业务，自研“龙猫基座大模型体系”，攻坚自动驾驶、无人机技术，并在境内外落地多座研发中心，工作地点拓展到利雅得等海外城市，国际化人才需求明显上升。
- 薪资趋势：公开校招薪资为18-40k/月×15.5薪，顶尖人才项目（longcat/北斗）的具体薪资未单独列出，但普遍预期高于常规岗位。
ℹ️ 信息来源
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