岗位描述（节选）
1. AutoResearch能力建设：推动算法研究流程的自动化与智能化，探索AutoResearch框架，实现从数据探索、特征发现、模型选型、超参搜索到实验评估的全链路自动化。利用LLM辅助文献调研与技术方案生成，加速从研究假设到实验验证的迭代周期，提升团队算法创新效率。探索AI Agent驱动的自动实验设计与模型迭代范式。
2. 实时调度优化：负责Keeta实时调度系统中关键模型的建模与优化，针对即时配送实时调度问题存在的多目标、不确定性、动态性与超大规模等特点，综合使用机器学习、深度学习、强化学习、因果推断等技术手段进行多场景联合优化，持续创新迭代，提升人单匹配决策质量。建模方向包括但不限于：ETA预估、路径规划和时间预估、供需预测、转化预估、订单难度及接单意愿刻画、定价、骑手活动优化等。
3. 归因体系建设：基于LLM Agent构建智能归因分析框架，设计多Agent协作的归因……
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