滴滴专家算法工程师(J250530018)
任职要求
1、计算机/运筹学/统计学/应用数学硕士及以上学历 2、深入掌握机器学习经典模型算法（统计模型/深度模型）及实际场景落地经验，有因果推断经验加分 3、出色的复杂问题拆解能力与跨团队协作意识，对技术、业务充满好奇心 4、有定价补贴、流量分发、或分单方向的经验，加分 4、有带团队经验者，加分
工作职责
作为滴滴送货的核心算法团队，我们应用机器/深度学习、运筹优化、因果推断、强化学习等，致力构建高效科学的动态双边市场智能决策系统。团队业务目前涵盖分单、定价补贴、流量分发及用户增长等重要业务方向。 1、负责交易市场核心交易策略设计，研究分单机制、流量分发机制等，旨在持续提升交易市场效率及用户体验 2、负责定价补贴算法，确保最佳利益平衡，在经营约束下助力业务规模持续增长 3、建立复用性&可持续迭代的算法中台，沉淀关键模型，并推动技术栈升级
1.负责国际化Food营销增长方向架构规划、设计以及核心功能的编码工作； 2.针对增长稳定性以及架构合理性问题，制定规范，协同治理，攻克关键技术难点，推动技术架构落地。 3.负责营销方向稳定性建设，发生技术故障快速响应和止损，确保系统可用性、系统安全、资金安全、数据安全。
1. 负责滴滴金融保险风险场景的模型设计、建设、开发、应用落地、持续迭代优化，为业务风险指标负责。 2. 拆解业务风险指标，转化为模型指标，并为之设定合理的提升目标 3. 尝试各类特征工程方法，挖掘集团内外部数据，加工生成有效特征，优化模型效果 4. 数据算法创新，了解并跟进业界领先的人工智能和深度学习进展，推动新的技术在风控领域落地
负责滴滴智能客服的对话算法，需要具备扎实的算法功底，结合业务场景，构建下一代客服 Agent，驱动服务体验与效率提升。 工作内容： 1、主导设计下一代客户服务 Agent、Agent Saas，与产品、工程团队合作，设计算法架构和技术路线，技术驱动服务体验和效率的提升； 2、负责领域大模型的后训练和研究，如大规模数据建设、Post-Training、偏好对齐等技术； 3、应用 Post-Training 方向前沿算法和框架，持续提升现有算法的效率与效果； 4、关注行业前沿，推进有价值的技术与业务场景的结合，探索创新方法，推动技术创新。
工作职责具体包括： 1、司乘生态内容治理，根据滴滴全平台全业务的数据，构建模型与策略，主要聚焦用户维度的画像体系构建，形成用户安全体系化与方法论，保障出行体验与安全； 2、对多模态多维度的数据构建合理的人物分层策略的画像构建，保证在用户维度的画像标签与内容等多维度合理高效的信息提取与识别链路的协同作用； 3、负责全平台基础数据的对接，业务特征表建设与管理，模型训练、分层标签评估的全流程，建设基于安全画像的能力平台与业务赋能机制； 3、团队管理与人员培养，构建团队的技术影响力；