滴滴资深算法工程师(J250626010)
任职要求
1，计算机科学、数学、统计学等相关专业，本科及以上学历。 2，熟练掌握 Python、Java 等至少一门编程语言，熟悉 Hadoop、Spark 等大数据处理框架，具备处理海量数据的能力。 3，精通机器学习、深度学习算法，如 LR、GBDT、DNN、Transformer 、Wide & Deep和DeepFM等，熟悉其在搜索推荐、流量分发场景中的应用，有实际项目经验者优先。…
工作职责
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. 深入理解滴滴海外业务模式、流程和系统架构，和相关产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的数据仓库架构。 2. 充分利用滴滴现有的各种数据仓库及反作弊处理平台，设计、开发和维护高效、可扩展的大数据处理系统，以支持安全反作弊业务的数据驱动决策和业务发展。设计并优化离线/实时数仓模型（如 ODS、DWD、DWS、ADS 分层），支持实时报表、监控和风控等场景。 3. 对多源异构数据（日志、事件消息、API、爬虫数据等）进行清洗、解析和结构化处理，提取关键业务信息。解决数据清洗中的 脏数据、格式混乱、缺失值、重复数据 等问题，提升数据质量。与数据开发、算法、业务团队协作，理解需求并构建高效的数据处理流程。 4. 跟踪大数据领域的新技术、新工具，不断探索并引入以提升团队的技术能力和项目效率。优化流式计算任务的 资源利用率（如 Flink 任务调优、Kafka 分区策略调整）。 5. 国际化安全反作弊技术团队其他开发工作。
1. 负责AB实验平台核心子系统（实验管理/流量管理/指标计算）的架构设计、技术攻坚与演进优化，保障亿级流量下高可用、高性能与数据一致性 2. 熟悉A/B测试统计原理，推动分层实验/动态流量分配等前沿技术落地，主导大数据与云原生技术栈升级 3. 技术权赋能全集团，对接业务/算法团队提供解决方案，推动平台推广与体验优化 4. 构建高可用体系，主导技术规范与质量保障，提升稳定性
1. 负责国际化网约车交易策略算法设计和实现,包括但不限于司乘匹配,运力调度,流量分发,供需预测,仿真系统等方向； 2. 针对不同国家交易市场的供需情况和竞争态势,和业务方协同设定目标,使用机器学习/强化学习/运筹优化等算法和技术,优化成交率等核心业务指标,助力业务发展。
滴滴国际化Fintech业务，是滴滴国际化战略的重要组成板块。近年来，滴滴Fintech在拉美地区积极探索和开展电子支付、信贷、信用卡、商户收单等业务，为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务。我们诚挚邀请真诚、可靠、勇于挑战的您和我们一起，携手并肩，拥抱金融出海的浪潮，和滴滴Fintech一起快速成长。 1. 负责金融业务会员领域的系统设计和研发工作，包括但不限于核心业务、运营支撑等领域，为研发质量和系统稳定性负责。 2. 有机会主导并深度参与多个0-1、或1-100的关键项目建设，参与系统规划、讨论，共同打造业界领先的支付、金融平台。 3. 有机会学习并理解金融行业知识，了解海外的支付和金融市场，成为有国际化视野的技术专家。 4. base地：上海/杭州/北京