滴滴(高级) 补贴定价算法工程师(J250515001)
任职要求
1). 统计学、计算机、运筹学、经济学等相关专业硕士及以上学历；在营销增长、广告、推荐、O2O履约、定价策略等领域具有2年以上工作经验优先 2). 优秀的业务sense，扎实的算法技术能力，善于把业务问题系统化拆解建模为算法问题，并高效解决，在业务中落地 3). 在机器学习、数学建模、运筹优化、统计分析等领域有较强的积累，熟悉经典算法并有实践经验 4). 熟练掌握海量数据处理技术，有使用Hive、Spark的能力和经验； 5). 编程基础扎实，熟悉基本算法数据结构，有较好的Python开发经验，了解Golang更好； 6). 优秀的沟通协调能力，扎实的项目管理和推进能力，能负责复杂项目的规划、技术攻坚、达成目标 7). 善于思考，逻辑清晰，有优秀的问题分析和解决能力，对挑战性问题充满激情； 8). 英语流利加分
工作职责
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。
1.负责到店营销补贴算法的落地和优化，与业务团队密切配合，将算法模型应用于到店选品、补贴定价等环节中，持续跟踪和评估模型效果； 2.精准识别用户在到店业务的需求，利用深度学习、因果推断、运筹优化方法解决算法实施过程中遇到的技术难题，不断优化算法效率和精度，提升营销效果； 3.负责团队管理和指导，培养团队成员的技术能力和团队合作精神。 4.参与公司战略规划和业务发展，为公司产品提供算法支持和技术保障。
作为爆品团业务智能定价引擎的核心产品，你将负责构建一套高效的商品算法定价系统，通过算法策略优化平台补贴 ROI与业务效率。 1．策略架构设计：负责商品智能补贴与定价算法的整体策略规划与落地，确保其对业务目标的精准响应； 2．数据与特征工程：主导构建并持续优化算法模型的数据入参体系，涵盖用户、商品供给、商圈竞争、实时物流等多维度特征，夯实算法基石； 3．信号处理机制：设计信号消费与处理策略，将物流压力、运力状态等实时信号与运营人工干预信号，高效转化为算法可理解、可执行的指令； 4.核心算法机制：设计并迭代算法机制，将补贴效率、GMV、用户体验等多目标转化为清晰的数学模型，驱动定价模型持续进化; 5．策略实验与迭代：主导定价策略的AB实验与效果评估，通过科学实验快速验证假设，完成策略修正与调优，为最终算法效率负责。
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。
我们是滴滴网约车MPT团队，致力于打造世界顶尖的智能交易平台，包括订单分配，司机调度，拼车，定价，补贴等方向，通过不断探索机器学习、强化学习等前沿技术，完善交易市场设计，实现资源最优化分配，力求解决正在发生的以及潜在供需失衡的状况，最大程度满足平台多样化的出行需求，持续优化乘客体验和保障司机收入，提升业务经营效率，引领出行行业变革与发展。 岗位要求： 1.研究包括独乘、拼乘模式下的各种交易匹配、分单调度、乘客预期等算法，持续提升核心交易效率。 2.利用因果推断、运筹规划、机器学习等技术，提升供需预测、补贴定价等运营核心算法效果 3.利用算法技术实现集团各业务线用户的高效增长，优化流量运营效率 4.通过机器学习技术解决司乘纠纷和体验问题，打造良好司乘体验和平台秩序，构建司乘公平的判责能力，守护司乘的安全。 欢迎对技术有追求、对业务有担当的小伙伴加入MPT大家庭，共建交易市场技术方向，为“让出行更美好”贡献一份力量。