滴滴数据挖掘高级算法工程师(J250401007)
社招全职2年以上技术地点:北京状态:招聘
任职要求
1. 本科以上学历,数学、计算机、通讯相关专业,2年以上工作经验 2. 有交通、时空等领域数据挖掘经验,掌握回归/聚类/树模型/深度模型等基础算法 3. 熟练使用Pytorch/Xgboost/…
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工作职责
利用滴滴海量的出行数据,对道路状态、交通流量、司机驾驶习惯等进行建模, 使用数据挖掘和机器学习技术发现路网变更情报和行程异常风险,提升滴滴用户的出行体验和平台效率。
包括英文材料
学历+
数据挖掘+
https://www.youtube.com/watch?v=-bSkREem8dM
Database vs Data Warehouse vs Data Lake
https://www.youtube.com/watch?v=7rs0i-9nOjo
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具,在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势,近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
XGBoost+
[英文] What is XGBoost?
https://www.ibm.com/think/topics/xgboost
XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) is a distributed, open-source machine learning library that uses gradient boosted decision trees, a supervised learning boosting algorithm that makes use of gradient descent.
https://www.youtube.com/watch?v=BJXt-WdeJJo
takes a deep dive into one of the most powerful machine learning algorithm, eXtreme Gradient Boosting, using a Jupyter notebook with Python.
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1. 负责国际化网约车交易策略算法设计和实现,包括但不限于司乘匹配,运力调度,流量分发,供需预测,仿真系统等方向; 2. 针对不同国家交易市场的供需情况和竞争态势,和业务方协同设定目标,使用机器学习/强化学习/运筹优化等算法和技术,优化成交率等核心业务指标,助力业务发展。
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1. 主导完成AI在电动汽车智造领域的关键技术预研、业务攻坚工作 2. 运用大数据、人工智能和运筹优化等先进数字技术,深入挖掘和分析海量汽车工厂制造数据,建立模型,解决制造领域遇到的问题,提高生产效率,降低成本 3. 主导汽车工厂侧算法项目,包括但不局限于生产计划,排产排程,人员排班,智能帮助机器人等项目,不断完善和优化算法,以技术驱动公司业务成长,体现技术价值 4. 主导汽车舆情产品算法建设,包括标签分类,情感分类,热词提取等,辅助完成汽车舆情管理闭环
更新于 2025-03-04北京|南京