滴滴资深算法工程师(J250626010)
社招全职3年以上技术地点:杭州状态:招聘
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。 4,有 3 年以上端内搜索推荐或流量分发算法研发经验,对用户增长、流量运营有深入理解,有出海业务经验或多语言、多文化场景下的算法优化经验者优先。 5,具备优秀的数据分析能力,熟练使用 SQL 等工具进行数据提取、分析与可视化;良好的逻辑思维与问题解决能力,能够快速定位并解决算法模型中的问题。 6,具有良好的团队协作精神与沟通能力,学习能力强,能适应快速变化的业务需求与技术环境。
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。
包括英文材料
学历+
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
Java+
https://www.youtube.com/watch?v=eIrMbAQSU34
Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
Hadoop+
https://www.runoob.com/w3cnote/hadoop-tutorial.html
Hadoop 为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持,它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集,并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。
[英文] Hadoop Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hadoop/index.htm
Hadoop is an open-source framework that allows to store and process big data in a distributed environment across clusters of computers using simple programming models.
Spark+
[英文] Learning Spark Book
https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/LearningSpark2.0.pdf
This new edition has been updated to reflect Apache Spark’s evolution through Spark 2.x and Spark 3.0, including its expanded ecosystem of built-in and external data sources, machine learning, and streaming technologies with which Spark is tightly integrated.
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
GBDT+
https://developers.google.com/machine-learning/decision-forests/intro-to-gbdt
Like bagging and boosting, gradient boosting is a methodology applied on top of another machine learning algorithm.
https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html
Ensemble methods combine the predictions of several base estimators built with a given learning algorithm in order to improve generalizability / robustness over a single estimator.
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
DeepFM+
https://d2l.ai/chapter_recommender-systems/deepfm.html
DeepFM consists of an FM component and a deep component which are integrated in a parallel structure.
https://deeprs-tutorial.github.io/WWW_DNN.pdf
数据分析+
[英文] Data Analyst Roadmap
https://roadmap.sh/data-analyst
Step by step guide to becoming an Data Analyst in 2025
SQL+
https://liaoxuefeng.com/books/sql/introduction/index.html
什么是SQL?简单地说,SQL就是访问和处理关系数据库的计算机标准语言。
https://sqlbolt.com/
Learn SQL with simple, interactive exercises.
https://www.youtube.com/watch?v=p3qvj9hO_Bo
In this video we will cover everything you need to know about SQL in only 60 minutes.
相关职位
社招3年以上技术
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。
更新于 2025-08-27
社招技术
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。
更新于 2025-05-26
社招5年以上技术
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
更新于 2025-10-11