滴滴资深安全算法策略工程师(J250422022)
社招全职3-5年技术地点：北京状态：招聘
任职要求
任职要求 1. 统招本科及其以上学历，计算机、软件、数学方向的专业背景，有扎实的算法基础和良好的数学功底。有机器学习、最优化理论、数学建模等方向的基础能力。3-5年工作经验。 2. 熟悉常用的机器学习与数据挖掘算法，具有算法调优或创新的经验，包括但不限于基础的分类回归算法、决策树算法，集成学习、强化学习与深度学习算法。 3. 掌握业界常用的特征工程和建模方法，包括但不限于Wide & Deep、DeepFM、DCN等深度学习模型；或精通 CNN、RNN、BERT、seq2seq等NLP模型的训练和调优技术。 3. 有海量数据处理分析经验，熟悉Hadoop，Hive，Spark等大数据处理平台。 4. 编程基础扎实，熟练掌握下列语言之一： python、c、Java。 5. 热衷了解和实践业界前沿技术，洞悉人工智能国际会议研究动态，不断提升自己在机器学习、运筹优化、数理统计等方向的能力。 6. 有风控和安全算法经验的优先。
工作职责
职位描述 【关于我们】 滴滴自2018年初收购巴西出行平台99开始，正式启动了国际化战略。目前，滴滴的国际业务覆盖了拉美、亚太和非洲的14个国家，为当地市场提供以出行为主、涵盖外卖和金融的多样化服务。 【关于团队】 安全策略（算法），预防对平台和用户有重大影响的事件，需要应对不同国家不同业务发展阶段的多重风险，是国际化出行业务的核心技术和竞争力。结合国际化业务特点，我们已将深度学习、小样本学习和拒绝推断等技术应用在当前业务中，正在推动多模态模型的探索与落地。团队氛围开放积极，有机会与国内外各部门业务与技术进行日常交流学习。 【岗位职责】 1. 负责国际化安全方向的基本策略与建模工作：运用小样本学习、常规机器学习 深度学习等机器学习算法完成对完成对国际业务在各海外市场的安全保障功能，包括行前、行中和行后危险状态的识别和预测，在确保安全出行的同时提升司乘体验，助力业务快速发展。 2. 搭建和迭代安全预防方法论和策略运营体系：如情景预防，时空预防等。 3. 安全算法智能化：利用最优化，生成对抗、时空模式挖掘等多种问题抽象与建模手段，推动安全预防智能化的落地。
包括英文材料
学历+
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/
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
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
强化学习+
https://cloud.google.com/discover/what-is-reinforcement-learning?hl=en
Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an "agent" learns optimal behavior through interaction with its environment.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
This course will teach you about Deep Reinforcement Learning from beginner to expert. It’s completely free and open-source!
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-game-ai-and-reinforcement-learning
Build your own video game bots, using classic and cutting-edge algorithms.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
特征工程+
https://www.ibm.com/think/topics/feature-engineering
Feature engineering preprocesses raw data into a machine-readable format. It optimizes ML model performance by transforming and selecting relevant features.
https://www.kaggle.com/learn/feature-engineering
Better features make better models. Discover how to get the most out of your data.
DeepFM+
https://d2l.ai/chapter_recommender-systems/deepfm.html
DeepFM consists of an FM component and a deep component which are integrated in a parallel structure.
https://deeprs-tutorial.github.io/WWW_DNN.pdf
BERT+
https://www.youtube.com/watch?v=xI0HHN5XKDo
Understand the BERT Transformer in and out.
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
Hadoop+
https://www.runoob.com/w3cnote/hadoop-tutorial.html
Hadoop 为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集，并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。
[英文] Hadoop Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hadoop/index.htm
Hadoop is an open-source framework that allows to store and process big data in a distributed environment across clusters of computers using simple programming models.
Hive+
[英文] Hive Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hive/index.htm
Hive is a data warehouse infrastructure tool to process structured data in Hadoop. It resides on top of Hadoop to summarize Big Data, and makes querying and analyzing easy.
https://www.youtube.com/watch?v=D4HqQ8-Ja9Y
Spark+
[英文] Learning Spark Book
https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/LearningSpark2.0.pdf
This new edition has been updated to reflect Apache Spark’s evolution through Spark 2.x and Spark 3.0, including its expanded ecosystem of built-in and external data sources, machine learning, and streaming technologies with which Spark is tightly integrated.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
C+
https://www.freecodecamp.org/chinese/news/the-c-beginners-handbook/
本手册遵循二八定律。你将在 20% 的时间内学习 80% 的 C 编程语言。
https://www.youtube.com/watch?v=87SH2Cn0s9A
https://www.youtube.com/watch?v=KJgsSFOSQv0
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in the C programming language.
https://www.youtube.com/watch?v=PaPN51Mm5qQ
In this complete C programming course, Dr. Charles Severance (aka Dr. Chuck) will help you understand computer architecture and low-level programming with the help of the classic C Programming language book written by Brian Kernighan and Dennis Ritchie.
Java+
https://www.youtube.com/watch?v=eIrMbAQSU34
Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
运筹优化+
https://medium.com/gousto-engineering-techbrunch/an-introduction-to-operations-research-5a9e898b6c60
Operations research (OR) is a scientific approach to determining the optimal solution to a defined business problem.
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社招2年以上技术
1. 深入理解滴滴的业务模式、交易流程和系统架构，发现潜在的作弊风险点，和产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的风控策略架构。 2. 基于SDK采集的设备信息，通过机器学习算法，为 Android/iOS/H5/小程序生成设备标识。 3. 通过用户行为数据的采集和分析，实现人机识别，并结合采集信息，对可信设备标识生成设备、环境、行为等相关的风险标签和风险评分。 4. 独立思考某个业务环节或场景可能潜在的作弊风险，设计合理的策略体系，通过大数据分析，定量识别潜在的风险和业务影响。 5. 应用先进的数据挖掘、统计模型、机器学习等方法，结合数据分析，研究发现数据以及业务的异常，作出解释归因和风险告警，并给出风险特征和策略的推荐，推动业务落地。 6. 针对某个业务或场景建立合理的指标体系，在对抗过程中不断完善监控体系，与工程技术团队配合，形成可视化的监控系统快速发现作弊。 7. 有体系化思维，建立储备通用能力并赋能给业务/风控，提升整体风险感知/防控等能力，以及基于通用能力提升效率。
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1、风控策略实时对抗 主导账号安全（B端和C端盗号/虚假注册）、营销反作弊（群控羊毛党/演唱会黄牛）等业务线的风控策略体系建设，通过策略+模型+AI 的多层防御架构，实现99%+ 的风险拦截准确率和90%+的召回。 基于TB级用户行为数据（设备画像、行为序列、关系网络），构建知识图谱与实时风险评分模型，动态识别新型攻击模式。 2、攻防对抗与技术研究 跟踪黑产最新技术（如模拟器批量注册、OCR绕过验证码、营销反作弊绕过），设计自动化攻击检测告警与防御方案。分析黑产利益链，联动产品/运营团队优化业务流程（如注册流程、营销活动规则），从业务源头降低风险。
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致力于构建得物高可用、高扩展的智能营销基础设施，打造新一代优惠券智能发券能力，通过系统架构创新支撑精细化策略落地，保障海量用户场景下的实时决策与资金安全。 岗位职责： 1. 负责优惠券智能发放系统的架构设计与核心模块开发，支撑海量发放请求的毫秒级响应； 2. 建设策略工程化平台，实现算法团队定价模型、运筹优化、预算分配策略的快速迭代与AB实验； 3. 保障智能发券系统的稳定性，解决高并发场景下的错发/超发/少发问题，保障系统可用性及营销资金安全； 4. 攻关性能瓶颈，通过JVM调优、缓存架构优化、异步化改造等手段提升系统吞吐量。
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团队介绍：字节跳动推荐架构团队，负责字节跳动旗下相关产品的推荐系统架构的设计和开发，保障系统稳定和高可用；负责在线服务、离线数据流性能优化，解决系统瓶颈，降低成本开销；抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台，支撑新产品快速孵化以及为ToB赋能。 1、设计面向大型推荐系统的智能开发套件，提供工具类、产品化方案，助力研发效能提升； 2、设计基于业务指标的灰度发布系统，保障发布策略、流程的安全、稳定、高效； 3、在全球多地域、多机房、多语言等复杂环境下，提升推荐系统的可观测性，建立端到端追踪系统，优化问题归因机制； 4、打造算法工程工具链，加速算法策略、模型从实验到上线的全流程，提升迭代效率； 5、深度重构平台生态架构，构建数据智能助手。
更新于 2025-04-24