滴滴增长算法工程师(J250513009)
任职要求
1.数学或计算机或相关专业本科及以上学历,熟练掌握机器学习、深度学习等方向理论和应用 2.熟练掌握Python/Java/Scala等建模语言,熟练使用SQL/Hive/Spark/Flink等数据统计工具; 3.优秀的分析和解决问题的能力,能将业务问题逐步拆解成为技术问题,对挑战性问题充满激情 4.抗压能力强,积极主动,自驱力强,沟通良好,有团队协作精神;
工作职责
1.负责用户增长,经营相关的模型能力建设,包括用户的转化率,以及对各类权益的敏感度,响应率 2.负责用户画像挖掘,应用机器学习、深度学习算法,挖掘用户的敏感度、LTV等,优化权益/补贴给予ROI 3.负责建模流程优化,提升模型开发和部署效率,降低模型维护成本 4.研究前沿机器学习算法在领域的实践和应用
职位描述 1. 团队介绍 国际化业务是滴滴的重要增长方向。定价补贴团队在我们的出海业务中扮演了重要角色。团队致力于设计研发国际化核心的价格引擎,打造自动化、智能化的定价补贴系统,直接提升业务核心指标(完单、GMV、毛利等),创造用户价值和商业价值,助力滴滴在国际市场的成功。目前包括司机乘客动态定价、智能补贴等方向,并持续基于业务发展和用户需求持续孵化更多项目。 在这里你能从事滴滴的核心业务,为国际化强竞争态的双边动态交易市场,设计前沿的机器学习算法。与世界各国同事英文交流,提升英语水平和国际化视野。作为核心战略方向,你有机会伴随业务快速成长,在中国公司扬帆出海的趋势下,积累宝贵的国际化先行经验。 2. 职位描述 基于国际化强竞争态的双边动态交易市场,综合运用机器学习(因果推断,时序预测,转化率预估)、运筹优化、强化学习等前沿算法和技术,设计最核心的定价补贴策略,以此驱动司乘动态定价、智能司机补贴、智能乘客补贴等系统,支持国际化所有国家和城市,直接提升国际化业务核心指标,助力滴滴在国际市场的成功。
我们是增长运营技术团队,主要负责增长运营工具的能力建设,提供全方位一站式的乘客用户增长工具,覆盖从拉新到留存促活全用户生命周期,覆盖从端内到端外全渠道。包含多个子方向:拉新方向,留存方向,提频方向等。 岗位职责: 1、负责滴滴乘客运营营销工具的建设与迭代; 2、负责滴滴乘客端产品的建设与迭代; 3、负责网约车等业务线的乘客增长支持工作; 4、负责高复杂度的营销系统的维护和重保工作。
1、投放增长:通过因果推断建模、用户长期价值预估等方法,结合个性化出价、实时流量优选等手段,实现对全网超过十亿用户的精准触达,帮助业务高质量地获取新用户、召回老用户,并且利用AIGC、多模态理解等技术实现自动化的素材生产,提升投放效率和效果; 2、激励增长:针对抖音极速版、今日头条极速版、番茄小说/畅听等激励类APP,使用因果推断、运筹优化等技术,设计并优化各类激励任务的数值策略,提升激励效果,优化营销资金效率; 3、电商增长:负责中国区电商的个性化营销策略优化,通过因果推断、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升个性化定价的准确性,落地应用因果推断、深度学习的前沿研究成果,为电商用户提供更精准的个性化补贴; 4、跨端联动:围绕字节跳动的APP矩阵和流量池,结合推荐、内容生成、激励等手段,设计合理的跨端联动导量方案,在合适的时机将合适的用户引导到合适的APP上,满足用户的不同需求,为字节跳动系整体带来增长; 5、智能引擎:搭建智能增长算法高效落地的工程引擎,设计开发相关的工具和平台,支撑海量的数据流搭建、大规模的模型训练、高并发的在线预估、灵活的策略动调、精准的预算控制、可靠的资金安全保障等全链路各环节的高效运转。
团队介绍:增长智能是字节跳动用户增长中台的算法技术团队,通过智能算法技术帮助各业务优化增长效率,为业务的持续高速增长提供有力支撑。我们支持了包括抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、电商等字节核心业务,围绕投放获客、激励补贴、跨端联动、SEO等增长手段,利用机器学习、因果推断、运筹优化、AIGC等算法技术,帮助业务高效达成拉新拉活、提收变现、业务渗透等增长目标。 团队主要工作包括: 1、投放增长:通过因果推断建模、用户长期价值预估等方法,结合个性化出价、实时流量优选等手段,实现对全网超过十亿用户的精准触达,帮助业务高质量地获取新用户、召回老用户,并且利用AIGC、多模态理解等技术实现自动化的素材生产,提升投放效率和效果; 2、激励增长:针对抖音极速版、头条极速版、番茄小说/畅听等激励类App,使用因果推断、运筹优化等技术,设计并优化各类激励任务的数值策略,提升激励效果,优化营销资金效率; 3、电商增长:负责中国区电商的个性化营销策略优化,通过因果推断、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升个性化定价的准确性,落地应用因果推断、深度学习的前沿研究成果,为电商用户提供更精准的个性化补贴; 4、跨端联动:围绕字节跳动的App矩阵和流量池,结合推荐、内容生成、激励等手段,设计合理的跨端联动导量方案,在合适的时机将合适的用户引导到合适的App上,满足用户的不同需求,为字节系整体带来增长; 5、智能引擎:搭建智能增长算法高效落地的工程引擎,设计开发相关的工具和平台,支撑海量的数据流搭建、大规模的模型训练、高并发的在线预估、灵活的策略动调、精准的预算控制、可靠的资金安全保障等全链路各环节的高效运转; 团队由来自不同背景的优秀同学组成,不仅有具备深厚理论基础和丰富行业实践经验的老水手 (包括因果推断领域的统计学博士、来自国内外知名大厂的前员工、推荐/广告/搜索算法领域的大牛、长期深耕字节增长技术演进的专家等),也有许多年轻高潜、成长迅速的superstar。团队技术氛围良好,既有充分的自由度进行前沿技术探索,又有大规模的业务场景进行落地验证,团队近年已有一些成果发表在KDD/ICML/AISTATS/JASA等顶会、期刊上。团队整体核心业务稳定,创新场景丰富,成长空间巨大,亟待更多优秀的同学加入做更多有挑战的事!