广告数据工程及Agent开发
Summary
At Meituan, build and maintain the advertising data-analysis systems and merchant-facing data modules, and lead AI Agent engineering (LLM task planning, tool calling, RAG, prompt/eval harnesses) so ad and business teams can fetch and analyze data via natural language. Core stack: Java, Spring, microservices, SQL, LLM agents.
1. 负责商业增值业务效果数据分析系统建设与商家端业务需求承接（商家效果数据、人群与标签管理等功能模块），完成需求技术方案设计、功能开发和系统运维，保障系统稳定性，并善用AI Coding等AI辅助研发工具持续提升交付效率与质量。
2. 主导数据分析场景的AI Agent工程建设：设计并实现Agent的任务规划、工具调用（Tool Use / Function Calling）、多轮对话与上下文管理能力，让广告产品、运营和业务同学通过自然语言高效完成取数、分析与洞察，而不是依赖人工排期开发报表。
3. 构建LLM Harness工程体系：包括工具编排、Prompt与评测工程、检索增强生成（RAG）、成本与稳定性治理、效果回归评测，端到端保障AI分析能力在生产环境的可靠落地，让AI产出可度量、可回归、可验收。
4. 参与数据分析系统架构设计和优化，完善系统组件与工具建设，沉淀Agent开发框架与最佳实践，提升团队整体开发效率，让团队更多精力聚焦在架构判断、效果攻坚和业务创新上。
1. 本科及以上学历，计算机及相关专业，3年以上系统开发经验。
2. 有扎实的Java技术基本功，熟悉JVM原理，至少了解一种数据库工作原理，有SQL优化经验。
3. 熟悉Spring开发框架和生态，熟悉微服务架构，有线上系统稳定性保障和性能优化的实战经验。
4. 熟悉大模型应用开发范式，对Agent任务规划、工具调用、上下文管理等核心问题有系统性理解，有将LLM能力集成到生产系统的实际经验。
5. 深刻理解Agent可靠性挑战（幻觉抑制、工具调用纠错、评测与回归），有系统性工程化解决方案者优先。
6. 对AI能力边界有清晰判断，能说清楚哪些场景AI显著提效、哪些场景不适用及原因，并沉淀过相应方法论。
7. 具备优秀的业务理解能力和良好的沟通合作能力，能够主动从业务问题出发提出AI技术解决方案并积极推动落地。
8. 能熟练使用AI工具辅助本岗位核心工作（如AI Coding、AI辅助方案设计与代码review等），有实际产出案例优先。
1. 参与美团核心广告业务的数据分析建设，跟随业务一起高速成长。
2. 完整的Agent工程闭环实践：从工具生态建设、Harness评测体系到多Agent协作，技术栈前沿且工程挑战充足。
3. 海量数据和复杂业务场景的AI落地，能够直接赋能核心业务增长，个人技术影响力有充分的发挥舞台。