策略Agent算法工程师(J21733)

策略 Agent 建设，这是主线。我们正在建的策略 Agent 有三类，你会主攻其中一到两个： ● 供需优化 Agent：用 AI 自动优化供需预测模型，并结合内外部信息实时更新预测结果，做成运营能直接用的供需助手 ● 时空诊断 Agent：基于业务指标与时空画像做实时的城市问题诊断与分析，再把结构化的分析经验沉淀成多个专业域的诊断能力 ● 策略优化 Agent：联动诊断结果与运营人员的输入，动态调整各类运营策略 策略从问题到落地的完整闭环： ● 到业务现场摸清一线怎么干活：每天几点看什么、在哪个系统操作、什么情况下不按系统建议做、什么信息才愿意看 ● 把真实约束转成可落地的策略方案，而不是只在离线数据上成立的方案 ● 用 AI 辅助做出 demo，嵌入现有工具而非新建系统，在真实场景快速拿到反馈 ● 回收效果并给出结论，有效的转工程做稳定版，无效的说清为什么不成立

• 3 年以上算法或策略落地经验，做过面向 B 端或内部运营的复杂业务问题，并对最终业务结果负责过 ● 能独立完成从业务问题拆解、方案设计、落地验证到效果回收的完整闭环，不需要别人给你完整的 PRD 才能开工 ● 至少一个算法方向有实战深度，预测、运筹优化、因果推断、机器学习任一皆可 ● 有用大模型做工具、Agent 或自动化工作流的实践经验，能讲清哪些环节适合交给模型、哪些必须留给人，以及为什么 ● 能用 AI 编码工具自主做出可用的界面或工具，不要求专业前端能力 ● 愿意定期到业务一线，能跟运营和运维人员聊到实话 加分项 ● 有共享出行、物流、本地生活等强线下履约业务的经验 ● 有面向运营或运维人员的产品化思维，能把算法结论翻译成一线看得懂、愿意执行的动作 ● 有数据工程能力，熟悉 Spark、Hive ● 有从 0 到 1 跑通一个新方向的经历，包含结论是「不成立」但给出了机制解释的经历 ● 有把工作方法沉淀成可复用资产并被他人复用成功的经历