滴滴MPT-乘客与增长(2)算法实习生

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。

岗位职责： 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、mpt算法中台建设等，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、搭建对于用户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。 4、通过设计并实现MPT算法深度学习中台框架的建设，包括特征库、模型库、线上服务一体化的建设，服务MPT算法团队的各个业务里。

我们是滴滴网约车MPT团队，致力于打造世界顶尖的智能交易平台，包括订单分配，司机调度，拼车，定价，补贴等方向，通过不断探索机器学习、强化学习等前沿技术，完善交易市场设计，实现资源最优化分配，力求解决正在发生的以及潜在供需失衡的状况，最大程度满足平台多样化的出行需求，持续优化乘客体验和保障司机收入，提升业务经营效率，引领出行行业变革与发展。 岗位要求： 1.研究包括独乘、拼乘模式下的各种交易匹配、分单调度、乘客预期等算法，持续提升核心交易效率。 2.利用因果推断、运筹规划、机器学习等技术，提升供需预测、补贴定价等运营核心算法效果 3.利用算法技术实现集团各业务线用户的高效增长，优化流量运营效率 4.通过机器学习技术解决司乘纠纷和体验问题，打造良好司乘体验和平台秩序，构建司乘公平的判责能力，守护司乘的安全。 欢迎对技术有追求、对业务有担当的小伙伴加入MPT大家庭，共建交易市场技术方向，为“让出行更美好”贡献一份力量。

1、基于对业务的理解，协助将经营数据的分析结果应用于实际业务中，实现资源最优化分配，同时辅助系统化、体系化制定并落地执行长短期策略 2、通过数据驱动和科学测试深入分析供需状况，协助推动精细化运营，不断沉淀运营框架体系，深化对业务经营的理解，能够根据内外部变化做出快速的反应和调整，从而协助提升业务经营效率 3、能够通过用户洞察和数据洞察，辅助推动产品力的建设，将工具和策略相结合，实现业务指标最优最大化 4、站在用户视角解决用户实际打车痛点，辅助设计完整解决方案，持续优化乘客体验，完善交易市场设计，并推动产研落地。