滴滴高级算法工程师(J250908026)
社招全职1年以上技术地点：杭州状态：招聘
任职要求
1. 统招本科及以上学历，计算机、数据分析、数学、经济金融财务等相关专业 2. 一年及以上的风控算法工作经验，对业务和数据敏感 3. 熟悉常用的机器学习与数据挖掘算法，具备算法调优或创新的经验，包括但不限于基础的线性回归、逻辑回归、生存分析等经典统计算法，随机森林、GBDT等决策树算法，Wide & Deep、DeepFM、MMOE…
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工作职责
滴滴自2018年初收购巴西出行平台99开始，正式启动了国际化战略。目前，滴滴的国际业务覆盖了拉美、亚太和非洲的14个国家，为当地市场提供以出行为主、涵盖外卖和金融的多样化服务。 1. 深入理解滴滴海外业务模式、流程和系统架构，和策略、产品、技术高效沟通，开发风控算法模块 2. 掌握数据驱动的方法论和技术栈，定量识别和防御业务风险，并平衡体验、增长等业务目标
包括英文材料
学历+
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
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/
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.
数据挖掘+
https://www.youtube.com/watch?v=-bSkREem8dM
Database vs Data Warehouse vs Data Lake
https://www.youtube.com/watch?v=7rs0i-9nOjo
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.
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1、参与下一代客户服务Agent的构建，负责Agent生命周期的数据飞轮建设，搭建一站式的数据处理和应用平台，高效满足策略分析、模型训练、效果评测等agent构建环节的数据应用诉求； 2、与产品、工程、算法、运营团队紧密沟通协作，深入了解agent生命周期各个环节的工作，充分挖掘数据应用痛点和诉求，抽象沉淀建设平台能力，持续推动平台的整体架构演进； 3、关注行业前沿，持续探索数据飞轮在Agent场景下的最佳实践。
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1. 通过对海量车辆运行日志的深度解析，提取关键信息，包括车辆故障码、传感器数据、驾驶行为数据等，为故障诊断提供数据支持。 2. 运用数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，发现车辆日志中的潜在模式和异常行为，提前预警潜在故障风险，为预防性维护提供依据。 3. 构建车辆故障诊断方案检索系统，基于车辆故障特征和历史维修记录，快速检索出与当前故障相似的诊断方案和维修案例，为诊断人员提供参考。 4. 运用大语言模型、机器学习算法，优化存量远程诊断案例方案推荐，针对存量方案库生成新的方案，提高诊断效率和准确性。
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