岗位职责
业务丰富，技术领先高德打车算法团队深度赋能打车业务全链路，涵盖 用户增长、风控、服务管控、路线与上下车点推荐、ETA 预估、智能客服 等核心场景。多样化的业务挑战为算法创新提供了广阔的发挥空间，团队已在 AI 顶级会议发表成果。 持续成长，共享共进团队每周固定进行技术分享，氛围开放、互助友好；除了解答算法与工程难题，资深同事还会分享项目经验，并传授业务理解与问题解决的方法论，助你快速成长。 在这里，你将基于人地交互等多源数据，打造业界领先的智能营销、引流推荐、用户增长算法，直接推动高德打车业务的持续增长，主要工作包括： ● 运用因果推断等技术，设计与实现智能营销算法； ● 针对用户生命周期不同阶段，实现拉新、促活、留存、召回等运营目标； ● 结合强化学习、多目标学习等方法，完成多触点、多时机的精准触达； ● 应用大模型技术（PE、SFT、DPO、RAG、AI Agent、AIGC 等），洞察用户需求，实现运营智能化与自动化； ● 将业务场景问题转化为数据建模或科学问题，提出并高质量落地解决方案。 在这里，你的算法将直接服务全国数亿级用户，带来真实而深远的影响；你能接触到前沿大模型、多模态、强化学习等核心技术，并与顶尖同事共创，在开放包容的创新氛围下，发挥你的创造力。
职位要求
项目经历 ● 硕士及以上学历，计算机科学/人工智能/统计学/数学/电子工程/自动化等相关专业； ● 2 年以上相关领域（推荐/广告/营销/大模型/增长）算法实战经验； ● 有出行、本地生活或交易类业务背景者优先。 专业技能 ● 算法：扎实的数据结构、机器学习、运筹优化基础。熟悉树模型、深度学习、因果推断、强化学习、多模态大模型等方法。 ● AI能力：有大型 LLM 在核心业务场景的端到端落地实战经验。能独立将 AI 工具深度融入算法建模与工程流程，包括但不限于自动化建模、Prompt 驱动的数据分析与归因、模型效果自动诊断等。 ● 工程能力： 精通 Python，熟练使用 C++/Go 至少一种；熟练使用 PyTorch/TensorFlow，具备大规模分布式训练、特征工程与在线 serving 的工程落地经验。 加分项 ● 对出行行业充满热情 ● 具备良好的跨团队沟通与协作能力 ● 有较强的业务理解力与落地执行力
