滴滴资深算法工程师_国际化出行分单业务(J250522010)

工作地点 北京市昌平区 滴滴核心的国际化交易市场工程架构方向，负责国际化出行多条业务线、每日海量的订单交易撮合，司乘定价补贴，重点解决高并发计算，海量数据处理，高可用架构等难点问题。 1. 参与国际化出行交易市场智能运营中台系统的设计开发，打通定价，分单，补贴等核心业务系统； 2. 参与国际化出行核心业务 分单，定价，调度、补贴等复杂策略的架构设计和开发； 3. 参与国际化出行日常业务需求开发； 4. 确保负责的核心服务高可用及稳定性。

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。

1，流量分发策略设计：深入研究国际化端内业务场景，包括出行，外卖，金融等，结合用户行为数据，设计智能流量分发策略，实现流量价值最大化，提升核心业务转化率与用户参与度。​ 2，算法模型研发与优化：主导端内流量分发相关的搜索、推荐算法模型的研发，运用机器学习、深度学习等技术，持续优化算法效果，提高流量分发的精准度、实时性与召回率，保障流量高效触达目标用户。​ 3，数据驱动决策：通过对用户画像、流量来源与去向等数据的深度分析，挖掘流量分发潜在问题与优化方向，建立数据监控与评估体系，为算法迭代提供有力支撑。​ 4，跨部门协作落地：与产品、运营团队紧密配合，将业务需求转化为可落地的算法方案，根据业务目标动态调整流量分发策略；与工程团队协作，完成算法模型的部署与上线，确保系统稳定运行。​ 5，前沿技术探索：关注行业内流量分发、搜索推荐领域的前沿技术与研究成果，结合端内业务需求，探索新技术的应用场景，推动技术创新与业务发展。​

1、负责滴滴国际化用户增长方向研发，从用户注册、任务奖励、用户触达等方向支撑出行、外卖、金融多业务增长； 2、基于上述业务场景，丰富业务系统，完善底层引擎，平衡业务灵活性、研发效率与系统稳定性；