滴滴26届正式批-算法工程师（反作弊方向）
校招全职算法类地点：北京状态：招聘
任职要求
1、2026届毕业生，本科及以上学历，计算机、数学、统计学、金融等相关专业，有扎实的数理基础者优先 2、熟练使用Python/Mysql/Hive/Hadoop/Spark，能对海量数据进行高效分析 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等深度学习算法 4、能快速发现问题和解决问题，思维开阔、有自驱力，能主动思考和学习，有良好的发散思维、逻辑思维和结构化思维能力。
工作职责
1、负责滴滴国际化出行治理场景的模型设计、建设、开发、应用落地、持续迭代优化 2、尝试各类特征工程方法，挖掘集团内外部数据，加工生成有效特征，优化模型效果 3、数据算法创新，了解并跟进业界领先的机器学习和图算法进展，在业务场景中灵活使用并取得创新。
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.
MySQL+
https://juejin.cn/post/7190306988939542585
这是一篇 MySQL 通关一篇过硬核经验学习路线，包括数据库相关知识，SQL语句的使用，数据库约束，设计等。
[英文] MySQL Tutorial
https://www.mysqltutorial.org/
your go-to resource for mastering MySQL in a fast, easy, and enjoyable way.
https://www.youtube.com/watch?v=5OdVJbNCSso
MySQL SQL tutorial for beginners
https://www.youtube.com/watch?v=7S_tz1z_5bA
This beginner-friendly course teaches you SQL from scratch.
Hive+
[英文] Hive Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hive/index.htm
Hive is a data warehouse infrastructure tool to process structured data in Hadoop. It resides on top of Hadoop to summarize Big Data, and makes querying and analyzing easy.
https://www.youtube.com/watch?v=D4HqQ8-Ja9Y
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.
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
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.
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
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
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1、参与智能客服场景相关模型的应用落地及算法迭代，优化智能问答、智能分析、智能辅助效果 2、参与智能对话机器人的模型训练与调优，持续提升机器人语义理解、流畅对话能力，提升智能客服解决问题的能力 3、参与建设客服领域多模态模型的算法设计和训练，优化推理速度和效果 4、深入理解业务，对业务诉求进行合理的抽象和建模，构建灵活易用的数据处理-训练-推理 pipeline。
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1、负责网约车各环节最中心的交易引擎策略设计，包括订单分配／运力调度 / 用户推荐 / 拼车合乘等核心算法的设计与开发，提高交易引擎效率及平台用户体验 2、搭建交易引擎模拟环境以及基础的用户及供需的建模，为策略、运营、产研团队提供可靠的基础环境，支撑业务高速发展 3、技术栈为机器学习、强化学习、运筹优化、因果推断等，结合业务需求进行建模，解决线上实际问题。
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1、参与到定价策略、派单策略、补贴策略、增长策略等算法优化工作，为国际市场设计开发核心算法 2、搭建高效率的算法平台，支持滴滴的全球业务 3、直接提升国际化业务指标，助力滴滴在国际市场的成功。
更新于 2025-08-18