滴滴高级算法工程师(J250623011)
任职要求
1.本科及以上学历,2年以上相关工作经验; 2.扎实的编程基础,Java、python、c++、go掌握精通其中至少一门语言; 3.对大数据处理有经验者优先,不限于Hadoop、MR、Hive、Spark等; 4.熟悉常见的机器学习算法 和 深度学习算法; 5.有地图相关经验优先; 6.较强的沟通能力和逻辑思维能力,善于分析、归纳、解决问题
工作职责
打车场景下,上下车点推荐是指在用户发单前,系统根据用户的历史行为、环境信息,为用户推荐最合适的上下车位置。合理的上下车点有助于司乘高效碰面,甚至关系司乘的安全。上下车点推荐是典型的线上-线下的业务场景。 1、通过机器学习、深度学习优化上车点推荐系统(推荐乘客最理想的上下车位置),减少接驾时间,降低司乘沟通成本,提升用户出行体验,主要参与特征工程和多任务、多场景,特征交互等模型优化 2、现实物理世界结构复杂,从二维的物理平面到路网的拓扑,需要有效的组织各类地理元素、构建场景特征,探索CNN、GRAPH等各类表征学习的方案。 3、行为和内容的融合,在地理领域解决冷启动、用户需求多样性,都面临独特的挑战。 4、地图位置信息和大模型结合的创新研究探索。
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
负责滴滴国际化搜索引擎研发,包括: 1、参与滴滴极具创新的搜索系统技术研究,挑战智能搜索领域的世界级问题。挖掘大规模地理信息数据的价值,推进搜索技术在智慧地图中的应用,领衔地理信息技术,创造极致出行体验。 2、负责用大模型、深度学习重新定义地图检索架构,探索不同国家、跨语言挑战下的高性能引擎研究; 3、深入学习搜索系统、自然语言处理、相似性计算等相关领域的前沿技术,包括Learning To Rank、Deep Learning、Reinforcement Learning(深度学习、强化学习)等 4、参与创新性技术研究,利用大规模地理数据改造传统搜索技术,推进AI技术发展。
1. 基于滴滴企业级用车 & 差旅出行场景,构建灵活、稳定、高效算法系统,赋能智能定价、多目标推荐、智能营销增长等业务; 2. 挖掘海量客户 & 用户特征,学习并结合客户&用户需求特点,利用算法助力滴滴企业级业务的多目标最优化实现; 3. 结合营销业务场景下的特征及规律,不断迭代优化智能营销场景下定价、增长、推荐等算法技术,实现市场份额、gmv、用户体验不断提升;
工作地点【北京/杭州均可】 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