滴滴资深算法工程师(J250319004)
任职要求
1.计算机或者相关专业硕士以上学历，3年及以上工作经验 ； 2.熟练使用 C++/JAVA/PYTHON，熟悉 Linux 开发环境和shell； 3.熟悉机器学习常用算法模型，在多场景多任务领域有丰富的实践经验 4.熟悉hadoop/spark/hive等分布式数据处理系统的原理与开发； 5.优秀的分析问题、解决问题能力和团队合作意识，对挑战性问题充满激情； 6.熟悉业界前沿算法，特别是多任务学习领域和强化学习领域的算法，并有丰富的实践落地经验者优先； 7.有RTB广告系统，竞价算法，CTR预估相关经验者优先 ； 8.有大型互联网广告算法背景或国内知名DSP公司相关经验者优先； 9.有大规模(10T+)数据量级处理经验者优先。
工作职责
这里是滴滴核心的算法团队-用户增长算法，负责端外投放、端内流量运营、画像中台等增长类算法研发。团队肩负集团增长类指标优化的重任，长期致力于通过构建增长类算法与系统建设，沉淀增长底层能力，持续提升投放及流量运营效率，驱动业务增长，创造更多用户价值。 【职位描述】： 1.负责滴滴站外广告投放体系的研究与实现，基于大规模用户行为数据，以效果为目标，建立并全面优化在线广告策略与模型，提高在线广告的相关度、用户体验、投放效果； 2.负责算法体系的完善和优化，打造业界一流的算法团队，建设智能化的站外营销平台； 3.带领站外营销团队探索新的营销模式，利用技术驱动业务增长和变革。
1. 负责高精地图业务后端服务的设计、研发工作，保证后端服务稳定性； 2. 理解地图业务逻辑与对后端服务的需求，能够分析需求并产出合理技术方案。 3. 负责多种地图数据源的提取、解析、融合、存储等开发工作; 4. 理解地图、及上下游业务，分析需求产出合理技术方案、并实现。
1、负责语音理解和语音生成算法在滴滴场景的落地使用 2、跟进最新技术，结合业务场景，提升语音识别、音频事件检测、声纹识别、语音合成等算法效果 3、探索语音大模型或多模态大模型在语音理解及语音生成场景的应用范式 4、算法优化，从模型架构、推理框架、量化压缩等角度提升模型推理速度、降低推理成本 Job Description 1. Responsible for the implementation of speech understanding and speech generation algorithms in Didi’s business scenarios. 2. Stay updated with the latest technologies and improve the performance of algorithms such as speech recognition, audio event detection, speaker recognition in real-world applications. 3. Explore the application paradigms of large language models or multimodal models in speech understanding and generation scenarios. 4. Optimize algorithms by enhancing inference speed and reducing costs through improvements in frameworks and quantization
1、负责京东物流运营算法和风控体验算法工作，共同搭建业界领先的算法系统； 2、深入理解业务和机器学习、深度学习技术，优化模型&策略，持续提升用户体验。
1、视频理解算法研发与多模态分析：1)主导视频内容理解算法的端到端研发，覆盖动作识别、事件检测、微表情及情感语义分析，构建从数据预处理到模型部署的全流程方案。2）设计例如基于Video Swin Transformer、3D CNN及CLIP等的多模态分析框架，实现“视觉-音频-文本”多维度内容解析。3）探索前沿技术如可控视频理解、物理引擎整合，提升复杂场景下的语义解析精度。 2、智能剪辑系统设计与自动化流程：1）开发基于多模态的智能剪辑框架，实现镜头分割、关键帧提取及内容摘要的自动化处理。2）设计自然语言交互式剪辑工具，支持用户通过文本指令或语音交互完成视频编辑，提升创作效率。 3、多模态交互与场景落地：涉及自然语言交互式编辑工具，支持用户通过对话逐步细化生成内容，提升创作自由度。 4、技术落地与产品化：1)与工程团队协作，将算法集成至业务系统，解决实际场景中的挑战。2) 设计标准化工具链，支持用户通过简单接口调用生成能力。 5、可独立进行跨部门技术方案评审，协调各方需求确保项目按时交付。跟踪国际顶会最新前沿技术成果，定期组织技术分享。指导初级工程师，建立算法知识库和代码库。