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滴滴26届正式批-算法工程师-路线引擎-地图

校招全职算法类地点:北京状态:招聘

任职要求


1、2026届毕业生,本科及以上学历,计算机、电子工程、自动化、数学等相关专业优先
2、编程基础扎实,熟悉常用算法数据结构,至少熟悉一门编程语言并有开发经验,如C++JavaScalaPython等
3、有机器学习数据挖掘计算机视觉图像处理语音识别与合成、自然语言处理、统计学、最优化理论、 分布式计算、自动控制等至少一个方向相关基础,有相关项目经验者优先
了解海量数据处理技术,有使用HadoopHiveSpark大数据平台分析海量数据的能力和经验者优先
4、踏实勤奋、自我驱动、善于沟通、动手能力强、视野开阔,具有创造性思维。

工作职责


1、参与滴滴路径规划引擎研发,应用强化学习、图神经网络等技术优化全球不同区域的路线召回与排序策略,提升司乘出行效率
2、参与ETA(预估到达时间)、预估价核心算法迭代,通过时序建模和多任务学习图网络模型提升时间/距离/价格的预估准确性
3、研发实时路况预测系统,红绿灯智能读秒预测系统,构建智能的动态交通感知能力
4、探索大语言模型在交通领域的应用,将LLM技术与时空数据结合优化路线决策的可解释性
5、建设全球化路线引擎中台,针对不同国家地理特性,设计差异化解决方案。
包括英文材料
学历+
算法+
数据结构+
C+++
Java+
Scala+
Python+
机器学习+
数据挖掘+
OpenCV+
图像处理+
语音识别+
NLP+
Hadoop+
Hive+
Spark+
大数据+
相关职位

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校招算法类

1、基于滴滴国际化海量的出行数据(四轮、摩托、外卖),利用数据挖掘、机器学习等技术,优化上下车点推荐、地址解析、路况预测、路径规划、ETA(到达时间预估)、EDA(预估到达距离)等引擎 2、上下车点推荐引擎:基于滴滴出行的大数据,深入理解不同国家的业务特点,推动上下车点推荐引擎效果提升,理解世界不同国家的地理领域知识,还原物理世界,并结合出行领域的用户(司机+乘客)行为特点,构建完善的特征工程 借助时序建模、MTMS(Multi-Task and Multi-Scene)的深度学习算法,综合提升各类场景的推荐效果 提升出行体验和平台效率,保障司乘安全 3、路线规划引擎:不同国家有不同的地理特性,不同的业务对路线规划也有差异化的需求,深入理解不同地区和业务的特点,借助序列建模、排序、多任务等手段,优化路线的召回、排序、重排等链路 4、时间/里程/价格/路况等预估引擎:深入研究不同国家、不同业务(四轮车、摩托)、不同打车链路(预估、分单、接驾、送驾等)中的时间/距离/价格/路况预估任务,构建不同场景下独有及共享的底层数据体系,建设地理特征、用户画像、历史行为及偏好等特征工程,借助因果推断、GNN、MTMS、online-learning等技术,提升预估准确性,提升司机和乘客的体验及打车效率 5、探索学术前沿技术,参与LLM、GNN、Online Learning、Reinforcement Learning等在交通领域的应用落地。

更新于 2025-08-18
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校招工程-后端类

1、参与滴滴内部 post-training 框架研发,聚焦 LLM + RL 方向,设计框架架构与技术路线,提升其扩展性、稳定性与效率 2、优化框架性能,如训练速度、显存占用等,降低训练成本,为 LLM + RL 训练提供有力技术支撑 3、协同业务团队,将 LLM 能力在业务场景落地,根据业务需求定制训练方案并评估验证模型 4、关注行业前沿,引入有价值的技术到公司框架和模型中,探索新算法与方法,推动技术创新。

更新于 2025-08-25
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实习淘天集团2026

T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目,继承“阿里星〞的使命与愿景,面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘,面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天,通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景,探索和实践最前沿的Al技术,在有价值的业务场景落地技术成果。 你的挑战: 攻克LLM全链路训练难题:主导大模型训练,优化模型Scaling Law,结合应用需求突破分布式性能瓶颈,基于RL增强模型推理能力,打造电商领域最懂用户需求的超级大脑(含多模态VLM研发)。 为什么选择淘天? 1.坐拥电商领域最大规模场景:每天处理数亿次用户交互,覆盖搜索/推荐/广告/客服/营销全链路,你将直接面对全球最复杂的电商需求场景。 2.定义未来购物标准:你研发的模型将服务数亿消费者,结合大语言和多模态模型能力满足用户偏好,影响海量商家经营决策。 3.顶级科研配置:超大规模GPU集群支持大规模参数模型训练,自研分布式框架实现训练推理效率大幅提升,顶级会议发表,前沿技术成果即时输血。 加入我们,你将获得: 1.与NLP/多模态领域顶尖团队共创,解锁大模型在商品理解、智能创作、消费决策、购物对话等场景的无限可能。 2.弹性化的技术路线选择权,既可在大模型基础技术方面突破能力上限,也可深入应用层打造现象级AI产品。 3.打通产学研用全链路:支持技术成果转化顶会论文和专利+百万级ai native用户产品。 T-Star实习可以带给你什么? ꔷ ①加入前沿技术探索队伍,参与顶级课题研究,有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper ꔷ 投递T-Star实习生,提前解锁淘天顶级技术岗位,实习与T-Star正式批/应届秋招投递不冲突。拿到T-Star意向书的同时,将获得直通正式批次终面的机会;参与T-Star实习且表现优秀的同学,提供T-Star转正Offer。

更新于 2025-05-07
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校招算法类

1、参与智能客服场景相关模型的应用落地及算法迭代,优化智能问答、智能分析、智能辅助效果 2、参与智能对话机器人的模型训练与调优,持续提升机器人语义理解、流畅对话能力,提升智能客服解决问题的能力 3、参与建设客服领域多模态模型的算法设计和训练,优化推理速度和效果 4、深入理解业务,对业务诉求进行合理的抽象和建模,构建灵活易用的数据处理-训练-推理 pipeline。

更新于 2025-08-21