滴滴策略部-算法实习生
任职要求
1. 计算机/应用统计/数学/人工智能/自动化等相关专业，硕士及以上学历。 2. 编程基础扎实，熟练掌握Python、Pytorch、SQL/Hive，具备良好的代码实现能力。 3. 深入理解经典机器学习、深度学习算法、运筹优化，熟悉多任务模型、序列模型相关理论，有因果…
工作职责
1. 基于滴滴交通出行业务的海量数据，参与构建和优化打车智能化运营策略体系，重点负责智能定价、智能补贴策略 2. 承担网约车业务核心指标，运用机器学习与深度学习技术，重点探索uplift建模、多任务模型、序列模型等方向的落地应用，提升超大规模动态双边市场的交易效率。 3. 负责用户增长场景下算法策略的全链路工作，包括前置分析、方案设计、特征工程、模型开发、上线部署及效果评估，推动策略持续优化。 4. 紧跟业界前沿，协助进行Transformer等先进模型在网约车场景下的论文调研、复现及创新优化，推动技术方案在业务中的验证与迭代。 5. 参与因果推断、在线决策、运筹优化等方向的技术创新与落地。
1、负责阿里妈妈广告系统中多阶段的拍卖机制设计和分配策略升级。 2、通过LLM、预估模型、强化学习等前沿技术，对全链路多阶段的算法模块优化，实现场景流量效率的提升。 3、通过冷启动、人群定向等策略等优化广告主投放体验，通过负反馈、多样性等策略优化消费者体验。 4、参与广告算法和系统的架构设计，研发支撑大规模工业级算法迭代的解决方案和基础设施。
1、负责实验效率平台开发及实验流程优化，问题排查分析等工作； 2、负责公司核心的推荐服务的白盒化平台及效能工具建设工作； 3、负责推荐类线上问题的排查、实验问题排查，围绕推荐白盒链路、AB实验架构/流程优化，推动各业务问题解决及策略优化； 4、紧跟业务场景，完成日常研发、问题排查链路优化，并通过平台工具开发，推动技术架构升级及业务效率的提升。
1. 从用户视角持续完善电商搜索满意度评价体系，通过用户反馈和消费行为洞察和分析问题，用好的evaluation牵引搜索大模型不断向更好的体验进化； 2. 负责淘宝搜索体验策略的设计，包括但不限于召回/排序/相关性等策略的创新及优化方向规划，驱动核心用户目标增长; 3. 结合淘宝电商供给特点和行业优势，设计精细化承接方案，数据和AI驱动，打造「惊喜」的用户体验； 4. 与算法策略、评测标注、商业广告、行业运营等团队深入协作，兼顾用户价值和商业价值，制定长期可持续的策略解决方案，保证平台生态良性发展。
● 岗位职责： ○ 迭代优化公司层目标制定、过程管理、结果衡量的全流程管理体系，提升现有公司层管理效率，设计完整、客观、准确的公司层数据指标体系，搭建全局视角的管理监控体系，并洞察业务，判断和定位业务问题； ○ 决策支持：参与公司战略方向制定，通过用户结构、市场竞争对标、供应链优化、体验改善等专题分析为公司层决策提供分析支撑，推动关键决策落地和公司层目标达成。 ○ 联动数据产品、业务、产品技术等上下游团队，总结提炼数据产品需求，推动公司层数据产品落地。