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滴滴(高级)算法专家(J240304047)

社招全职技术地点:北京状态:招聘

任职要求


基础要求:
- 计算机/运筹学/统计学/应用数学硕士及以上学历。
- 深入掌握机器学习经典模型算法(统计模型/深度模型)及实际场景落地经验。
- 精通算法设计与数据结构,具备大规模系统开发能力(Python/Java/Spark)。
- 出色的复杂问题拆解能力与跨团队协作意识。
核心优势:
[算法研究] 在机器学习运筹优化强化学习因果推断等方向有论文/专利成果。
[工程能力] 精通Spark/Flink等计算框架,有大数据数据处理经验。
[行业经验] 具备定价策略/用户增长/智能营销等场景落地经验者优先。
[竞赛成就] ACM/ICPC金牌、Kaggle Master等顶尖赛事获奖者。

工作职责


团队使命:
作为网约车交易市场技术核心团队,我们应用机器学习、运筹优化、因果推断、深度强化学习及生成式AI技术(LLM) ,构建支撑千万级日订单的动态双边市场智能决策系统。通过供需预测建模、动态定价策略、智能补贴分配、生态治理引擎 等策略引擎建设,持续优化平台商业价值与司乘体验,驱动全球领先的出行市场效率革新。

供需调节策略方向的主要工作:
- 负责设计研发面向司乘双边市场的动态定价和跨品类联合补贴策略引擎,涉及的技术方向包括:精细化的时空供需预测建模、针对海量数据的细粒度因果建模、大规模运筹优化与求解算法设计、大规模离线仿真系统设计与研发等。
- 负责设计研发面向用户长期增长的智能增长营销策略引擎,构建可持续优化的收益管理与增长引擎系统,涉及的技术方向包括:长周期用户价值(LTV)建模、基于强化学习的序列化决策模型设计、大规模运筹优化与收益管理系统设计等。
- 负责设计研发面向供需调节和用户增长的智能运营系统,构建面向多目标高度封装的全自动智能化的运营引擎,助力网约车业务精细化运营提效。涉及的技术方向包括:不同粒度、周期的时序预测建模、大规模运筹优化求解算法、支持深度人机结合的工业化运营引擎架构。
- 负责设计研发面向网约车交易场景的司乘生态治理引擎,构建面向不同品类业务特点的判责、治理策略系统,涉及技术包括:多模态深度学习建模、大语言模型技术、原子预测和小样本学习等技术。
包括英文材料
学历+
机器学习+
算法+
数据结构+
Python+
Java+
Spark+
运筹优化+
强化学习+
因果推断+
大数据+
Kaggle+
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社招5年以上研发类

1、设计和实施AR/VR产品的算法架构,包括图像处理、深度学习、计算机视觉和实时渲染等方面; 2、研究和评估现有的算法解决方案,提出改进建议,并根据产品需求进行定制化开发; 3、与软件工程师合作,将算法解决方案整合到产品的技术架构中,并确保系统的稳定性和性能; 4、与产品经理和设计师合作,理解产品需求和用户体验,为产品提供优化的算法解决方案; 5、跟踪和评估AR/VR技术的发展趋势,保持对行业最新技术的了解,并应用到产品的算法架构中。

更新于 2024-06-19
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社招5年以上住宿业务AI &

我们正在寻找一位具有AI智能化及内容算法经验的算法团队负责人。负责领导团队开发前沿技术,推动旅游领域知识的构建,支持内容产品的分发和AI Agent结合的创新应用探索,提升公司产品的智能化水平。 : 领导并管理内容算法团队,制定技术战略和发展方向,推动知识构建、知识编译、知识分发、探索LLM等创新NLP技术与Agent业务的结合。 1、负责基础NLP相关算法研发,面向但不限于:预训练,文本理解,同义词挖掘,实体识别,term权重分析,属性词挖掘 2、结合NLP和深度学习技术,推动领域知识的构建与优化,制定各环节Benchmark及衡量标准, 跟进业界先进大模型、多模态技术的应用及改进 3、发现并解决推荐分发场景中的意图识别、排序模型、相关性等方向的问题,召回策略和召回模型的优化,开发先进和高性能的召回算法 4、与产品、数据、工程等跨职能团队协作,推动技术落地和产品迭代。 5、负责团队成员的技术指导和能力提升,推动团队技术文化的建设。

更新于 2025-04-01
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社招10年以上研发类

1. 负责手机上相机模块的预览显示和视频相关算法的研发与应用; 2. 负责算法的设计、实现、测试和调试; 3. 负责算法向 RTL Design 团队的交付及 C-Model 维护; 4. 了解面向 RTL Design 的算法选型、设计及交付基本流程,具有一定的算法优化能力。

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