滴滴高级算法工程师（安治算法）(JR20260121007)
任职要求
1.2年以上工作经验，人工智能、计算机相关专业，对机器学习基础算法有较深入理解，如特征工程等；
2.在数据挖掘、NLP等方向有应用算法解决实际问题经验者优先；…工作职责
我们是滴滴网约车部门的安治算法团队，致力于打造智能出行平台。我们不断探索机器学习等前沿技术，基于海量的出行数据和丰富的业务场景，进行出行生态算法优化与体系搭建。我们强调数据驱动和业务价值，解决人们出行过程中的真实问题，保障司乘的出行体验与安全，致力于出行行业的变革与发展。 工作职责： 1.负责出行生态安全场景的算法优化与体系搭建，包括但不限于司乘行程人身安全，司机线上线下的安全群体事件等； 2.运用机器学习、统计学、大模型等专业知识，不断优化海量订单的风险识别策略； 3.基于业务理解和案例分析，不断挖掘和提升多模态的底层元能力； 4.构建高效的策略系统和评估体系，解决实际问题的同时沉淀高效的智能决策系统。 岗位亮点： 1.有技术挑战：极小样本的问题，每天需要从海量订单中排查出极少的风险订单，需要成体系的策略和模型建设。 2.有技术宽度：技术比较宽，有视频、音频、文本、轨迹，也有订单和司乘画像等结构化信息，既是天然的多模态感知和融合的场景，也需要传统的机器学习、深度学习、策略设计，技术宽度较宽和技术抓手比较丰富。 3.有技术深度：有丰富的多模态数据，是天然适合大模型的应用场景，在通过大模型建设基础能力和端到端的识别能力上有深度的探索。
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。
1、负责两轮车B端场景的模型设计、开发和迭代优化，包括但不限于需求预测、时效预测、匹配派单等，为线上算法策略服务提供支持 2、深入了解业务，与产品、工程、业务团队紧密合作，运用数据分析对业务数据进行挖掘，抽象并定义算法问题，进行建模优化，提供有效的业务解决方案 3、综合运用时序预测、机器学习、图模型等前沿技术和算法策略，解决两轮车B端场景的复杂问题
1、参与携程国际化业务用户增长相关的算法研究和策略研发； 2、和产品、运营和工程等团队深度合作，洞察算法策略的机会点并落地实施，提升新用户承接、老用户提频和流失用户召回等场景的业务效果； 3、针对携程国际化业务，探索和迭代个性化推荐技术，在EDM营销和App个性化推送等场景落地应用； 4、基于海量用户行为和商品数据，使用数据挖掘等技术，建立并持续迭代用户画像和商品理解等技术系统； 5、利用多模态理解和AIGC能力，实现营销素材的自动化生成，提升总部和各个国家/地区当地运营团队的工作效率。
【】 1. 负责供应链相关业务的算法开发，包括但不限于车间调度问题； 2. 根据业务场景设计合理的数学模型或启发式算法实现算法求解、解决实际落地过程中的问题； 3. 跟踪行业发展的状态，保持学习和创新，为解决方案提供技术支撑和优化迭代，对项目中的技术进行归纳整理，完成相关技术沉淀； 【