滴滴国际化B端增长工程师(J251211004)
任职要求
1、有丰富的服务端开发经验,熟练掌握 Golang/JAVA中的一种; 2、有主流GO框架(如echo、gin、beego),JAVA Spring框架之一的使用经验,并了解其实现原理及优缺点; 3、良好的编码和文档习惯,注重代码风格,熟悉各种设计模式和原则,能持续的关注和优化自己做的项目; 4、熟悉大型分布式系统的设计与开发,熟练掌握如消息队列、ES、redis、Mysql、NoSql等中间件,熟悉其原理和优化; 5、技…
工作职责
1、负责滴滴国际化餐饮商家WhatsApp生态能力研发,涵盖商家聚合、AI Waiter、在线点单、订单跟踪、营销等业务功能; 2、站在商家视角,用技术提高生产力,快速解决业务需求和问题,技术方案设计考虑周到,稳定可靠高效高质量交付; 3、推动产品功能迭代与性能、稳定性、易用性提升,持续进行系统优化及架构升级; 4、技术文档撰写、维护、团队知识传承。
1、负责跨境电商沟通大模型优化,提升买家需求理解能力,挖掘网站高价值商机,基于高质量CoT训练Reasoning Model,提升网站增长商机的识别与预估价值水位; 2、负责用户增长算法优化,支持业务策略高效落地,持续提升拉新、留存等核心环节的算法效率;持续升级广告投放优化算法,通过认知推荐、竞价优化、强化预算分配算法提升流量采买效率; 3、负责大模型的体系建设,包括通用生成,强化模型求解,Agent广告投放系统搭建等。 4、负责流量落地页推荐优化,包括用户超长历史序列建模,多模态信息(文本、图像、结构化数据)融合的推荐与生成技术。 5、负责国际站AI买家谈单Agent,提升用户搜索、沟通与谈单体验,打造B端采购新模式。
1. 探索大模型与智能体技术在alibaba.com全球化销售、商家和商品等业务的落地应用,如在潜客挖掘、客户分层、商家培育、智能发品、经营助手、智能诊断等场景下的适配方案,用创新的思路和技术方案解决业务带来的挑战,驱动业务增长与商家体验提升。 2. 研究大模型相关的训练、优化和应用技术,包括指令微调、RLHF、工具学习、提示词/上下文工程、RAG、Agent架构等,跟踪相关领域前沿进展,进行各类方案的技术选型和工程实现,并与产品、UI/UX、测试及运维团队紧密协作,确保项目高质量交付。 3. 设计并开发高可用、高并发的分布式服务,构建微服务架构(如Spring Cloud/Dubbo),优化服务API性能与线上稳定性,负责数据库、缓存、消息队列等组件的技术选型与性能调优。
职位详情 1. 负责滴滴海外国际化广告增长的效果评估及用户行为趋势,通过深度数据洞察,挖掘关键驱动因素,推动业务增长; 2. 设计并验证流量归因模型 3. 设计并实施预算分配和竞价策略的优化模型,提升投放ROI; 4. 将业务逻辑转化为明确的数据需求,校验数据集准确性,优化数据架构; 5. 参与制定数据质量标准,执行质量检查,保障分析与建模数据可靠性。 6. 搭建数据看板,实现实时数据展示与策略决策支持; 7. 与数据科学家紧密合作,定义假设,推动业务问题转化为分析模型; 8. 与数据工程师紧密配合,确保数据稳定、可扩展,满足分析需求。 9. 主导端到端数据分析项目,从需求梳理到成果交付,联动产品、工程及营销团队。 Experienced in data analytics, prefer in growth and advertising, with a strong focus on A/B testing, predictive modeling, ETL and dashboard development. Skilled in identifying actionable insights to optimize budget allocation and campaign performance. Key areas: Statistical analysis to evaluate marketing effectiveness and user behavior trends. Design and implementation of optimization models for budget distribution and campaign bidding strategies. Dashboard creation for automated performance monitoring and strategic decision-making. Close collaboration with Data Scientists to define hypotheses and translate business questions into analytical models. 🔗 Collaboration with Data Engineers Partner with data engineers to ensure data pipelines are robust, scalable, and aligned with analytical needs. Translate business logic into clear data requirements, validate output datasets, and contribute to improving data architecture. Help define data quality standards and perform QA checks to guarantee reliable inputs for analytics and modeling. 🧩 Project Management & Stakeholder Coordination Act as a bridge between technical and non-technical teams, managing timelines, deliverables, and communication for cross-functional projects. Lead end-to-end analytics initiatives from scoping to delivery, aligning with product, engineering, and marketing teams. Define priorities, set ETAs, and ensure timely execution, often using agile tools (e.g., JIRA, Asana, Notion) to track progress.
1、核心建模与评级体系建设: 深度整合平台内外部数据(如贸易行为、支付历史、企业工商、第三方征信等),构建多维度、动态的买家风险画像。 主导海外买家(B端客户)信用评级模型的全流程建设,包括数据探索、特征工程、模型开发、验证、部署和迭代。 负责评级体系的落地应用,制定差异化的授信、定价及贷中管理策略,实现风险与业务增长的最佳平衡。 2、联合风控与外部合作: 作为风控策略接口人,与海外合作金融机构(银行、保理公司等)进行深入交流,共同设计和落地联合风控方案。 监控联合风控项目的关键风险指标,及时发现问题并推动解决方案的落地。 3、数据洞察与策略创新: 对海外买家群体进行深度的数据分析和客群下钻,洞察不同国家、行业、规模买家的风险特征和融资需求。 持续跟踪全球宏观经济、区域性风险事件及行业动态,将其转化为前瞻性的风控策略调整。