滴滴（高级）算法专家(J240304047)
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…
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。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系
关于我们： 滴滴国际化Fintech业务，是滴滴国际化战略的重要组成板块。近年来，滴滴Fintech在拉美地区积极探索和开展电子支付、信贷、信用卡、商户收单等业务，为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务。我们诚挚邀请真诚、可靠、勇于挑战的您和我们一起，携手并肩，拥抱金融出海的浪潮，和滴滴Fintech一起快速成长。 职位描述： 1、参与并完成风控平台基建研发，包括决策引擎、特征平台、核身、模型、名单、图数据库、监控平台、Databus等多个方向 2、建设提效工具，提升风控研发流程的效率。 3、积极跟其他团队沟通和配合，推动项目进展，讨论并提出有建设性的意见。
滴滴国际化Fintech业务，是滴滴国际化战略的重要组成板块。其支付业务，已经覆盖了全球十多个国家，在中国互联网公司出海中出类拔萃。 自2021年开始，滴滴Fintech在拉美地区大力发展电子支付和信贷业务。短短2年时间，其个人信贷业务，已经在墨西哥的Fintech玩家中位于第一梯队；其电子钱包业务也在巴西的Fintech玩家中也名列前茅，实现快速增长。此外，滴滴Fintech还在拉美地区积极探索和开展信用卡、商户收单等业务，为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务，实现多个从0到1的突破。 我们诚挚邀请真诚、 可靠、勇于挑战的您和我们一起，携手并肩，拥抱金融出海的浪潮。和滴滴Fintech一起，实现从0到1，从1到100的快速成长 职位描述： 1、参与并完成风控平台基建研发，包括决策引擎、特征平台、核身、模型、名单、图数据库、监控平台、Databus等多个方向 2、建设提效工具，提升风控研发流程的效率。 3、积极跟其他团队沟通和配合，推动项目进展，讨论并提出有建设性的意见。