谷歌区域产品负责人，媒体效果（英语，普通话，日语）
任职要求
基本资格
• 拥有学士学位，或具备同等水平的实践经验。
• 在技术领域有 4 年产品管理、营销、管理咨询服务或项目管理经验。
• 善于同产品管理或工程团队、高级领导层以及跨职能利益相关方开展合作。
• 有制定业务策略或管理跨职能计划的经验。
• 能够流利使用英语，并精通普通话或日语，以便与讲普通话或日语的客户交流。
优先条件
• 有…工作职责
• 与 Google 客户解决方案 (GCS) 团队和中小型企业 (SMB) 客户合作，实现各项关键指标，达成亚太地区的目标；与销售人员协作，向中小型企业客户联合推介优先考虑的媒体效果方案。 • 主导开展亚太地区的媒体效果赋能工作，为此，您要开发相关工具和资源，例如应对客户的常见异议、部署缓解策略，以及最大限度地缩小效果衡量知识方面的差距。 • 设计并主导落实 GTM 策略，其中包括内部和外部赋能，以加速提升地区内团队和中小型企业客户在媒体效果方面的能力。 • 在地区和全球范围内跨职能开展工作，以便主导开展并完成亚太地区计划方面的媒体效果业务优先事项。 • 向全球产品主管传达和分享客户反馈和产品反馈，反映 GCS 客户的需求，借此制定媒体效果产品路线图。
职位描述 1、全面负责高德地图国内外市场用户增长的线上投放策略与执行，以效果广告为核心手段，主导制定跨区域、多渠道的增长获客方案，对有效用户规模、转化效率及整体ROI达成负责； 2、统筹管理信息流、应用商店（厂商）、SEM、社交及程序化等全链路投放渠道，主导Meta、Google Ads、TikTok For Business、Snapchat、Pinterest等海外主流平台的投放策略设计与落地，持续优化投放模型与预算分配机制； 3、搭建并完善国内外投放数据监控体系，深入分析曝光、点击、转化、LTV等核心指标，基于数据洞察驱动策略迭代与自动化优化机制建设，提升投放综合效能； 4、主导探索新兴媒体、创新广告产品形态及本地化投放模式（如区域定向、文化适配、本地KOL联动等），沉淀可复用的方法论，推动投放与创意的双重突破； 5、结合用户画像、行为路径与市场竞争格局，挖掘海内外潜在增长机会点，尤其是新兴市场渠道布局与跨文化用户获取策略，支持国际化产品推广目标； 6、组建并带领线上投放团队，制定团队目标、工作流程与能力建设规划，协同市场、产品、数据与技术团队，推进跨部门资源整合与高效协作。
职位描述 1、全面负责高德地图国内外市场用户增长的线上投放策略与执行，以效果广告为核心手段，主导制定跨区域、多渠道的增长获客方案，对有效用户规模、转化效率及整体ROI达成负责； 2、统筹管理信息流、应用商店（厂商）、SEM、社交及程序化等全链路投放渠道，主导Meta、Google Ads、TikTok For Business、Snapchat、Pinterest等海外主流平台的投放策略设计与落地，持续优化投放模型与预算分配机制； 3、搭建并完善国内外投放数据监控体系，深入分析曝光、点击、转化、LTV等核心指标，基于数据洞察驱动策略迭代与自动化优化机制建设，提升投放综合效能； 4、主导探索新兴媒体、创新广告产品形态及本地化投放模式（如区域定向、文化适配、本地KOL联动等），沉淀可复用的方法论，推动投放与创意的双重突破； 5、结合用户画像、行为路径与市场竞争格局，挖掘海内外潜在增长机会点，尤其是新兴市场渠道布局与跨文化用户获取策略，支持国际化产品推广目标； 6、组建并带领线上投放团队，制定团队目标、工作流程与能力建设规划，协同市场、产品、数据与技术团队，推进跨部门资源整合与高效协作。
公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)
高级/资深算法工程师（国际支付风控方向），base上海/南京 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控，重点治理欺诈（盗卡、盗账户 友好欺诈）等方面风险，确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别支付风险，建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作，包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作，确保风控模型精准全面覆盖业务场景，并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术，提升风险识别的准确率和召回率。