滴滴国际事业群IBG-算法实习生

1. 参与国际化网约车交易策略算法的优化与迭代，包括司乘匹配，序列建模，运筹优化等方向 2. 使用机器学习/强化学习等算法和技术，优化成交率等核心业务指标

1、运用机器学习（因果推断，时序预测，转化率预估）、运筹优化、强化学习等前沿算法和技术，构建相关模型策略，驱动司乘动态定价； 2、参与定价算法策略开发及落地，支持滴滴全球业务；

1. 使用NLP、CV、多模态大模型等技术分析评论、投诉等反馈数据，构建反馈数据的标签体系。 2. 基于大模型微调，深度理解多模态内容，实现用户反馈理解垂直大模型。 3. 基于反馈标签，构建反馈指标体系，深度挖掘反馈标签的应用价值。 4. 需要基于大模型的AI Agent全生命周期研发，包括通用型及垂直领域AI Agent的应用架构设计、数据构建、模型训练与评测 5. 在作弊风险研判，样本辅助标注等场景应用大模型帮助定性，与上下游协作优化应用效率

面对国际化外卖业务复杂的多边业务交易市场，使用深度学习、机器学习、因果推断等工具，设计最核心的交易匹配算法与策略，支持国际化所有国家和城市，直接提升国际化业务核心指标，助力滴滴在国际市场的成功。 研究主要包括国际外卖场景下时间预估、奖励策略等，持续提升用户体验与履约指标；