滴滴CTO-算法实习生（MJ020742）
实习兼职地点：北京状态：招聘♡ 收藏
工作描述
岗位职责（具体工作内容） 1、基于滴滴国际化多元业务（打车、外卖、闪购等）数据，利用数据挖掘、深度学习、大模型等技术，优化上下车点推荐、路况预测、路径规划、到达时间预估等引擎 2、上下车点推荐引擎：洞察不同国家的地理信息差异，结合司乘行为特点，构建完善的特征工程与样本体系，推动召回/排序/策略层面的算法突破，提升场景化推荐效果，降低司乘沟通成本，提升碰面成功率 3、路线规划引擎：理解不同地区路网及用户行为的特点，借助图算法、序列建模、多场景多任务等手段，优化路线…
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包括英文材料
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
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
特征工程+
https://www.ibm.com/think/topics/feature-engineering
Feature engineering preprocesses raw data into a machine-readable format. It optimizes ML model performance by transforming and selecting relevant features.
https://www.kaggle.com/learn/feature-engineering
Better features make better models. Discover how to get the most out of your data.
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/
因果推断+
https://web.stanford.edu/~swager/causal_inf_book.pdf
How best to understand and characterize causality is an age-old question in philosophy.
GNN+
https://distill.pub/2021/gnn-intro/
Neural networks have been adapted to leverage the structure and properties of graphs.
https://gnn.seas.upenn.edu/
Graph Neural Networks (GNNs) are information processing architectures for signals supported on graphs.
https://www.ibm.com/think/topics/graph-neural-network
Graph neural networks (GNNs) are a deep neural network architecture that is popular both in practical applications and cutting-edge machine learning research.
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
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