滴滴26届正式批-算法工程师-国际化-地图

任职要求

1、2026届毕业生，本科及以上学历，计算机、 电子工程、自动化、数学等相关专业优先
2、编程基础扎实，熟悉常用算法与数据结构，至少熟悉一门编程语言并有开发经验，如C++. Java. Scala. Python等
3、有机器学习、数据挖掘、计算机视觉与图像处理、语音识别与合成、自然语言处理、统计学、 最优化理论、分布式计算、 自动控制等至少一个方向相关基础，有相关项目经验者优先
4、了解海量数据处理技术，有使用Hadoop、Hive、 Spark等大数据平台分析海量数据的能力和经验者优先
5、踏实勤奋、自我驱动、善于沟通、动手能力强、视野开阔，具有创造性思维。

工作职责

1、基于滴滴国际化海量的出行数据（四轮、摩托、外卖），利用数据挖掘、机器学习等技术，优化上下车点推荐、地址解析、路况预测、路径规划、ETA（到达时间预估）、EDA（预估到达距离）等引擎
2、上下车点推荐引擎：基于滴滴出行的大数据，深入理解不同国家的业务特点，推动上下车点推荐引擎效果提升，理解世界不同国家的地理领域知识，还原物理世界，并结合出行领域的用户（司机+乘客）行为特点，构建完善的特征工程
借助时序建模、MTMS(Multi-Task and Multi-Scene)的深度学习算法，综合提升各类场景的推荐效果
提升出行体验和平台效率，保障司乘安全
3、路线规划引擎：不同国家有不同的地理特性，不同的业务对路线规划也有差异化的需求，深入理解不同地区和业务的特点，借助序列建模、排序、多任务等手段，优化路线的召回、排序、重排等链路
4、时间/里程/价格/路况等预估引擎：深入研究不同国家、不同业务（四轮车、摩托）、不同打车链路（预估、分单、接驾、送驾等）中的时间/距离/价格/路况预估任务，构建不同场景下独有及共享的底层数据体系，建设地理特征、用户画像、历史行为及偏好等特征工程，借助因果推断、GNN、MTMS、online-learning等技术，提升预估准确性，提升司机和乘客的体验及打车效率
5、探索学术前沿技术，参与LLM、GNN、Online Learning、Reinforcement Learning等在交通领域的应用落地。