滴滴算法专家(J250820028)
任职要求
任职要求： 1、计算机、统计、数学等相关专业本科及以上学历； 2、在深度学习领域的知识扎实，能将深度学习应用于多个业务中的经验，尽量覆盖召回、排序、重排多个方向。 3、编程基础扎实，熟悉常用算法和数据结构，具备良好的编程开发经验； 4、良好的分析和解决问题的能力、沟通能力、责任心、团队意识以及一定的团队管理能力； 5、有学习热情，对技术、业务充满好奇心，对挑战性问题充满激情，具备持续学习的能力；
工作职责
岗位职责： 乘客与交易增长团队隶属于网约车平台公司-MPT-交易策略，团队业务目前涵盖乘客流量分发、乘客交易负向体验优化、乘客LTV预测及留存&增长、mpt算法中台建设等，并负责乘客推荐、预期沟通、分单干预等需求支持，协助业务完成目标，高质量交付需求结果。旨在建设流量分发、乘客推荐、预期沟通、分单干预的技术框架和能力沉淀，通过策略&算法的优化，提升乘客打车体验，保留存促增长。 1、负责网约车各环节最中心的交易策略设计，研究包括乘客表单推荐、等应答推荐算法优化，提高交易效率及平台用户体验 ； 2、搭建对于用户ltv预测、用户增长方向的建模，诊断交易问题并为策略、运营、产研团队提供可靠的技术支撑及机会挖掘，支撑业务高速发展； 3、通过机器学习、深度学习等技术栈，结合业务需求进行建模，解决线上实际问题。 4、通过设计并实现MPT算法深度学习中台框架的建设，包括特征库、模型库、线上服务一体化的建设，服务MPT算法团队的各个业务里。
1. 负责国内网约车出行安全C端产品工作，包括基于司乘客户端的安全风险识别和用户需求满足； 2. 深入理解出行安全问题和用户安全需求，设计符合业务场景的识别、沟通、反馈提醒产品； 3. 协同上下游算法团队、策略运营团队，持续提升基础信息识别准确性和用户沟通有效性；
1、负责特定出行业务线的定价策略运营工作，分析双边交易中各场景的供需关系，拆解内部外部影响因素，建设完整的数据监控追踪体系，拿到有指导意义的业务认知； 2、协同算法团队设计，搭建及迭代智能运营模型，实现更可控，更精细，更高效的业务运营方法； 3、找出存在改进空间的定价模式，设计A/B实验量化分析，和算法，产品，研发，数据等多个团队合作，推动完成实验评估，提炼核心结论，推动更具解释性的定价模式； 4、发挥同理心和想象力，从用户价值的角度出发，畅想“轻松有趣”的产品功能，并通过数据分析产品功能及策略，对用户及定价相关指标的影响，协助制定产品方案优化方向； 5、对特定业务场景进行持续的日常运营工作，通过定价策略，用户活动等抓手，联动BC两端的策略，达成用户拉新，促活，留存，强化用户心智等一系列用户运营工作
负责车辆智能底盘一体化运动控制（vehicle motion contro）竞品车型功能、策略、性能对标；软件功能开发需求定义、功能实现策略编制；底盘一体化控制仿真需求、应用软件状态及定义、信号交互需求定义、信号ASIL等级需求定义；应用层软件MATLAB模型搭建与代码编译、simulink与CANoe联合仿真、VMC功能及性能标定及分析等。
1、负责智能客服系统的产品设计，基于LLM（大语言模型）能力优化智能客服、人工客服中体验和效率洼地，通过场景专家 Agent、坐席Agent/Copilot 等形态，打造新一代的智能客服产品； 2、设计头部服务场景的对话流程，分析并满足用户差异化需求。推动知识库更新、智能路由、人工兜底等联动机器人服务链路升级； 3、推动LLM在客服场景的深度应用，包括意图识别、语义理解、多模态（文本+语音）交互支持等，探索低成本、高可控的技术应用方案； 4、协同研发算法团队优化模型效果，制定需求验收标准（如准确率、响应时长、用户满意度），建立可量化的评估机制。 5、深入业务痛点，提炼高价值服务场景并抽象产品界面框架等迭代优化。