哔哩哔哩生态策略-数据科学家

公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)

团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok直播研发团队，旨在实现TikTok直播业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。 加入我们，你能接触到包括：社交互动、营收活动、主播生态、消费订阅、游戏直播、公会&运营平台等核心业务场景，支持产品在全球赛道上高速发展； 也能接触到包括服务架构、大模型算法、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。 在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。 在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。 目前在北京，上海，杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 1、负责TikTok直播业务体验优化相关数据科学工作，结合业务场景，以数据驱动直播业务的体验优化； 2、负责体验数据基建，包括埋点体系设计、指标定义，以及相对应的线上监控能力建设； 3、负责体验优化实验设计与分析，完善实验规范，优化实验策略； 4、把握所在方向的数据科学工作规划，挖掘体验优化潜力，发现并量化线上问题，判断收益空间，保障落地效果； 5、探索前沿数据科学分析方法，实际应用于契合业务场景的体验优化工作； 6、探索工程化智能化分析及挖掘方法，以提升泛体验优化工作效率。

关于我们： 我们是一支全球化、多元化、专业化的数据先锋团队，以技术为引擎，以数据为纽带，驱动全球20亿消费者与数千万商家的数字化商业生态。立足中国，服务全球，每天处理覆盖东南亚、欧洲、美洲等多时区的跨境数据洪流，在多语言、多文化、多法规的复杂场景中，打造“数据&AI技术驱动业务”的全球化数据中台。 团队致力于构建全新的满足安全合规的国际化大数据架构体系；统一的用户/商品/商家资产体系建设，含统一的DMP和选品平台；面向海外商家数据服务的生意参谋及数据银行支撑业务全链路数据驱动闭环，打造从站外竞对机会发现到商品供给和用户增长的数据智能服务Agent平台。我们秉承简单开放、创新能力、匠心精神的团队文化； 职位描述 Job Description 1. 深入理解行业业务逻辑与用户生命周期，通过用户行为分析、消费心理建模、多源数据融合，诊断业务增长瓶颈，设计可落地的用户价值提升策略（如会员分层运营、场景化精准触达、流失用户挽回等）。 2. 主导端到端增长项目：独立完成从业务需求拆解->实验设计->用户特征工程->预测模型开发（如客户分群/LTV/传播裂变因子挖掘）->策略效果归因的全流程。 3. 搭建业务分析框架：结合行业特性（如电商高频转化、内容平台沉浸度驱动、金融行业信用风险维度），设计可解释的用户标签体系与归因模型，输出用户洞察报告指导产品迭代与运营策略。 4. 与搜索推荐、产品、运营团队紧密协作，推动增长实验、A/B测试落地，结合AI模型结果，持续优化产品与内容分发策略。 5. 支撑用户增长策略的算法能力沉淀与平台化建设，推动AI在个性化推荐、多模态建模、用户行为预测等方向的深度应用。 1. Drive business growth strategies through deep user analytics and lifecycle value modeling, focusing on solving real-world problems like member tier operation, scenario-based engagement, and churn recovery. 2. Own full-cycle projects from business diagnosis to deployment: 3. Develop industry-specific frameworks: Design interpretable user tagging systems and attribution models tailored to sector characteristics (e-commerce conversion loops, content engagement drivers, etc.) 4. Collaborate closely with Search & Recommendation, Product, and Operations teams to run growth experiments and optimize strategies based on AI insights. 5.Contribute to platform-level capability building for scalable, AI-powered growth solutions across personalization, multi-modal modeling, and user behavior prediction.

作为合作伙伴解决方案架构师，您将负责与生态伙伴共同设计、验证并推广基于阿里云的联合解决方案，确保技术架构的领先性、可落地性及市场竞争力。您需要具备深厚的技术架构能力和行业解决方案经验，通过与合作伙伴的技术协作，将阿里云产品与伙伴技术深度融合，打造标杆级解决方案，并推动其在目标市场中的规模化推广。 核心职责 1. 联合解决方案设计与打包 • 主导与合作伙伴共同设计面向不同领域的端到端技术解决方案，整合阿里云产品（如计算、存储、AI、大数据等）与伙伴技术（如行业应用、垂直工具），确保架构的高可用性、扩展性和安全性。 • 制定技术选型标准，评估新技术/工具的适用性，并推动其与阿里云平台的集成认证（如API对接、云市场兼容性）。 • 将联合解决方案转化为可复制的技术模板或产品包，包括架构设计文档、实施指南、配置脚本、自动化部署工具等，降低伙伴实施门槛。 • 设计解决方案的技术分层架构（如IaaS/PaaS/SaaS），明确阿里云与伙伴的接口规范及责任边界。 2. 技术推广与赋能 • 通过技术研讨会、白皮书发布、客户案例分享、线上直播等形式，向合作伙伴及客户推广联合解决方案的技术优势与最佳实践。 • 协助合作伙伴完成POC验证、技术演示及客户POC，提升解决方案的市场可信度。 • 设计并实施针对合作伙伴的技术培训计划，覆盖阿里云产品集成、架构设计、API开发等关键能力。 • 编写技术文档、FAQ、故障排查手册等，形成标准化知识库，支持伙伴快速掌握解决方案实施要点。 3. 合作伙伴技术协作与交付 • 深入参与合作伙伴项目，解决技术实施中的复杂问题（如性能调优、系统兼容性、数据迁移等），确保方案落地质量。 • 与阿里云内部团队（研发、产品、交付）协作，协调资源解决技术瓶颈，推动解决方案持续优化。 • 主导或协助伙伴完成阿里云集成认证（如解决方案认证、技术兼容性认证），确保产品在阿里云市场合规上架。 4. 市场洞察与技术策略 • 深度分析（xx）领域技术趋势、客户痛点及竞争格局，提出技术路线演进建议，确保解决方案的前瞻性和竞争力。 • 结合阿里云产品，规划与合作伙伴的技术合作方向，推动联合创新。