同程旅行区域工程总监（酒店）

美团酒店2024年成立“酒店品牌加盟项目-里白酒店”，通过存量酒店整店/整层翻新改造、毛坯改造、流量扶持+运营赋能，提升酒店产品竞争力和收益增长。 全国均招聘（酒店开发总监、酒店开发KA）。 公司内部的新项目、未来潜力大，机会多、薪资和挑战空间大！ 薪酬模式：底薪+绩效+项目奖金（重点）。 （一）策略规划与执行 1.根据公司整体发展战略，制定所负责区域的酒店开发策略和年度计划，确保与公司、战区目标一致，并有效推动实施，保证开发项目按计划推进，达成区域开发数量和质量目标。 2.持续关注市场动态、竞争对手情况和行业趋势，分析对区域酒店开发的影响，及时调整开发策略，保持区域酒店开发业务在市场中的竞争优势。 （二）市场拓展与开发 1.负责区域范围内酒店开发项目的挖掘、筛选和评估，积极开拓新市场，寻找符合公司品牌定位和投资标准的潜在酒店项目，建立并维护广泛的项目信息渠道，包括但不限于与房地产开发商、商业物业持有者、酒店业主等建立良好的合作关系。 2.主导酒店开发项目的商务谈判，包括条款协商、合同签订等工作，同时维护良好的合作关系。协调内外部资源，解决项目开发过程中出现的问题，保障项目顺利落地。 （三）团队管理与协作 1.组建、培养和领导区域酒店开发团队，激励团队成员达成业绩目标，提升团队整体素质和业务能力。 2.与公司内部其他部门（如运营、设计、工程、财务等）密切协作，确保开发项目在各个环节的顺利衔接和有效推进，提供必要的支持和指导，共同解决项目实施过程中的跨部门问题。 （四）项目风险管理 1.对开发项目的潜在风险进行识别、评估和预警，制定相应的风险应对措施，有效降低项目风险，确保项目开发的安全性和稳定性。 2.定期向上级领导汇报区域酒店开发工作进展、问题及解决方案，参与公司层面的开发战略决策，为公司整体发展提供建设性意见。

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)

高级/资深算法工程师（国际支付风控方向），base上海/南京 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控，重点治理欺诈（盗卡、盗账户 友好欺诈）等方面风险，确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别支付风险，建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作，包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作，确保风控模型精准全面覆盖业务场景，并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术，提升风险识别的准确率和召回率。

主要负责赤骥运维管控核心系统的的设计、开发工作，制定1-2年技术演进路线并实施以保持技术先进性，进而保障超大规模分布式存储系统的稳定性。包括但不限于： 1、构建安全合规的可观测系统，包括机器、网络、用户、业务指标等各类监控，提供秒级的响应报警，并进行智能分析及根因定位。 2、基于跨区域容灾的运维资产管理能力，以及智能检测熔断能力，进行超大规模分布式系统的变更管控，提供稳定安全的发布变更系统。 3、深入理解所负责系统的结构和隐藏问题，能够制定具体的方案改进，保持系统的稳定性和可维护性。