招聘信息分享
JOBHUNTER
聚合各大厂 / 国企官网招聘信息，实时同步官方数据
招聘信息分享
JOBHUNTER
聚合各大厂 / 国企官网招聘信息，实时同步官方数据
1、带领服务BP团队深入业务，围绕业务目标策略打法，整合服务团队内部资源，助力业务目标达成。通过项目合作、风险预警、体验推动、服务承接保障等方式，保障用户体验避免业务实发风险。 2、通过梳理用户旅程、用户分层等方式，构建全链路用户体验与风险观测体系；通过创新感知方式/自动化等方式不断提升感知能力与效率。 3、背负CPO、NPS、舆情、政诉等体验/风险指标的推优责任；背负”支撑调研满意度“等内部支撑效果指标的推优责任。 4、不断推动服务BP团队组织能力提升，围绕“客户经理”“产品经理”“方案设计”三重角色，不断提升组织专业性。
1. 负责滴滴企业版企业管理后台、企业组织架构、人员主数据等方向产品工作； 2. 通过客户调研、竞品分析，深度研究差旅行业企业客户的组织形态，抽象出兼容灵活的平台账户和主数据体系，支持企业与平台高效对接和与下游业务应用的联通； 3. 统筹规划企业管理后台，基于不同行业不同规模客群的管理诉求，设计合理的后台动线，提升企业管理效率； 并通过体系化方式监控企业管理问题，做好协同解决，提升企业管理满意度； 4.设计完整的平台能力面向企业的线上宣推机制，提升客户使用率； 5. 负责跨部门协调和沟通，推动UI、开发、测试、运营等人员紧密合作达成产品目标，保证产品实施阶段的进度和质量；
团队介绍： 我们是滴滴国际化外卖配送团队，致力于设计研发国际化核心的配送引擎，打造自动化、智能化的配送服务系统，建立配送交易市场的体系和方法论，直接提升业务核心指标（完单、GMV、毛利等），创造用户价值和商业价值。目前业务场景包括订单分配、司机调度、ETA优化等方向。其中，机器学习、统计学、运筹学、经济学等技术都发挥了关键作用。 岗位职责： 面对国际化外卖业务复杂的多边业务交易市场，使用机器学习、统计学、运筹学、经济学等工具，设计最核心的交易匹配算法与策略，支持国际化所有国家和城市，直接提升国际化业务核心指标，助力滴滴在国际市场的成功。 研究包外卖场景下交易匹配、分单调度、时间预估等算法，持续提升核心交易效率与用户体验； 利用因果推断、运筹规划、深度学习等技术，提升供需预测、时间预估等运营核心算法效果；
1、在出行和外卖领域，面向拉美、APAC和中东市场，调研和发掘AI产品机会点，探索面向消费者、司机、商家的AI应用。 2、结合滴滴各产品、业务，以用户渗透率和效率提升为核心目标，设计AI类产品。 3、协同研发、算法和区域团队，优化Agent的训练结果，持续提升AI产品体验
1、健全关键风险指标体系，定期对覆盖贷前、贷中、贷后全流程的风险指标体系进行评估与更新； 2、建立关键风险指标监测与追踪机制，开展各项风险指标分析工作，真实、全面、动态的跟踪资产质量变化情况，监测与评估资产质量结构的合理性； 3、在多策略运行中，监测与追踪关键风险指标并开展分析工作，提供不同策略版本的问题定位，提出有效的改善建议； 4、建立与管理核心风险资产评估模型，包括风险预测模型、资产损益模型、LTV模型等。
负责国际化外卖商品领域内核心产品能力建设，承担商品相关重要业务子方向的产品规划与落地。 围绕商品生产、管理和运营等方向，深入业务场景，识别关键问题，设计并推动产品能力建设，提升商家经营效率和平台的运营能力。 主要职责包括： 1.负责商品相关核心产品能力建设，推动产品规划、方案设计和项目落地； 2.将复杂业务问题抽象为可复用的平台能力，持续优化商品产品体系； 3.协同研发、运营等团队，推动重点项目落地并取得业务价值； 4.面向国际化业务场景，建设标准化、可扩展的商品能力体系。
1.对滴滴所处行业进行研究，为用户平台部制定战略规划。跟踪行业发展态势，组织战略规划和复盘会议，撰写战略规划、复盘等报告，向决策层提供战略输入 2.复盘战略规划执行情况，定期或不定期对战略规划做出修订；定期分析、反馈问题点和短板，并提交改进方案、措施和建议； 3.为用户平台部各业务版块提供战略规划支持和指导。 4.保持对对标公司的关注，持续看外部，保持UT战略规划的先进性
1、负责密码基础设施的设计、开发与维护工作，主要针对商用密码安全性评估相关的能力建设等相关方向的密码技术能力建设； 2、负责商用密码安全性评估过程中相应差异分析、差异改造分析方案编写与推动落地等工作； 3、根据差异化分析结合实际场景给出对应的有效且可落地的技术方案并实施； 4、保障密码基础设施的高可用性，建立系统稳定性保障体系（监控/容灾/演练/自动化运维）；
1. 负责外卖履约业务相关的体验设计工作； 2. 对外卖的商业逻辑有基本认知，可基于骑手群体的画像、提炼总结用户诉求； 3. 基于海外市场和用户群，提供具备本地化属性的设计方案； 4. 对于AI产品有使用惯性，关注相关动向，可以将新技术转化为生产力效能； 5. 有owner意识，可以推动设计事项落地； 6. 英文可作为日常交流语言
1. 主导安全类Android SDK核心开发工作，负责用户行为与设备信息的精准采集，配合策略实现各类处置。 2. 负责移动端邮箱的安全检测，识别钓鱼邮件，恶意代码。 3. 配合产品经理完成需求研讨、功能定义、技术可行性分析，从技术视角为产品设计提供专业支撑。 4. 负责SDK的安全体系构建与稳定性保障，协调各合作APP的跟版、适配及发版相关事宜，确保业务无缝衔接。
1.负责知识服务建设，并结合 Agent / AI 应用场景推动知识能力落地。 2.建设知识评测体系，设计并落地评测指标体系与评测集，对知识完整性、准确性、时效性及应用效果等评测，持续保障和提升知识质量。
1、负责滴滴网约车新司机和沉默召回司机的增长，为新召人群的运力指标负责。 2、通过预算分配、补贴策略、产品优化、部门协同等多向手段实现运力规模指标和经营效率指标达成。 3、分析和诊断新司机和沉默召回司机的体验问题，并通过产品优化、内容优化、客服效能提升等多路径带来体验指标提升。 4、通过数据分析，用户调研，行业研究等多种途径，找到业务增长机会点，并制定规划，带领团队并推动上下游协同部门拿到结果。
岗位职责 The Time Management Manager is responsible for governing and delivering accurate, compliant, and efficient time tracking and attendance management. This role ensures reliable time data for payroll processing, compliance with labor regulations, and a consistent employee and manager experience across the organization. • Own end-to-end time & attendance operations, including time capture, approvals, corrections, and cut-off controls • Ensure accurate and compliant time data aligned with labor laws, policies, and payroll requirements • Act as system owner for time & attendance modules, including configuration, testing, and enhancements • Partner with Payroll, HR, Legal, IT, and Operations to manage dependencies and resolve escalations • Manage time-related vendors or platforms, including SLAs and issue resolution • Drive process standardization, documentation, reporting, and continuous improvement
1.负责外包品类采购工作，包括工时制外包、项目制外包、客服外包等方向采购工作内容； 2.制定所负责品类的采购策略和供应商池优化的短期、中期、长期策略；制定所负责品类的采购流程制度细化，推动完善采购管理策略并实施； 3.负责采购需求的分类梳理，控制采购全流程风险，协调资源确保各项采购工作有序进行并完成； 4.跟踪管理供应商的绩效情况，并根据绩效管理结果调整采购策略。
1.负责滴滴国际化业务的Payin与Payout支付渠道接入和运营管理，以提升支付渠道产品的成功率、可用性为核心目标 2.独立分析拉美、日澳新部分国家的支付产品的能力矩阵，包含卡支付，APM支付以及本地特色支付方式，基于不同地区和业务的特性，抽象和实践多样化且稳健的精细化经营能力 3.建设和完善支付渠道的数据分析体系，持续分析并优化提升国际化支付渠道的成功率和稳定性，在渠道成本和风险约束下持续提升用户的支付体验 4.深入运营各业务线支付成功率，制定成功率提升计划，通过行业实践，竞品分析，数据分析，达成支付成功率目标 5.负责国际化支付平台系统的建设，通过体系化的产品方案建设通用平台系统，提高系统扩展性及多场景支持能力，助力业务提高支付表现及用户体验
1、负责数据安全团队的日常工作，聚焦数据防泄漏，确保团队高效保障所在海外金融业务数据安全。 2、深度联动各业务线业务与技术负责人，协同总部安全中台、产研及合规团队，建立跨部门协同机制，统筹推进数据防泄漏工作，对齐业务目标与安全需求。 3、负责国际化的数据安全风险评估与治理，针对各业务场景制定定制化安全解决方案，主导方案落地、迭代优化及持续运营复盘。 4、牵头海外业务数据安全事件应急响应，搭建并优化检测策略与应急响应流程，实现安全事件的快速发现、定位、处置与溯源。 5、推动终端、办公网及业务系统的数据安全体系完善，重点建设数据全生命周期防泄漏管控，建立科学的安全度量与指标体系，持续提升整体安全水位。
1. 制定金融大模型安全对齐（Safety Alignment）中长期技术演进路线图，主导RLHF/DPO及超越人类反馈的超级对齐（Superalignment）研究，定义面向信贷、风控、客服等敏感场景的价值观数字化标准与安全准则； 2. 主导fintech相关AI Agent（智能体）内生安全架构从0到1的建设，设计行为风险动态建模机制、执行链路细粒度约束引擎及工具调用最小权限管控框架，解决多步推理下的“命令注入”与“越权操作”风险； 3. 构建面向金融黑灰产的大模型自动化红队评测平台，主导高仿真对抗环境研发，覆盖越狱攻击（Jailbreak）、提示注入（Prompt Injection）、多轮对话隐写等高级威胁，建立攻击手法知识图谱与主动防御策略库； 4. 前瞻性研究多模态大模型（图/文/音/视频）在信贷审核、远程面审中的新型攻击面，构建跨模态安全评估与防御基线，抵御深度伪造（Deepfake）及模态绕过攻击； 5. 推动安全方案在fintech核心生产环境（如大模型风控决策、智能营销、信贷审批辅助）中的大规模落地；主导或参与国家/行业AI安全治理标准的制定，输出行业白皮书，提升公司在全球AI安全领域的技术影响力； 6. 组建并培养顶尖的AI安全算法团队，指导团队在沉淀核心算法专利与技术壁垒。
1. 安全度量体系架构与演进：主导设计量化安全水位指标体系，构建动态基线模型；通过数据驱动说明安全趋势，提前识别体系性结构风险。 2. 模拟高级红蓝演练：组织并参与高阶渗透测试与红蓝对抗演练，模拟APT攻击手法，重点检验纵深防御体系的失效盲区与应急响应极限。 3. 防御体系有效性深度验证：对WAF、HIDS、EDR、SIEM、XDR等核心安全平台进行策略深度审计与绕过测试，评估安全组件在不同攻击链阶段的有效覆盖率与误报/漏报率。 4. 风险治理决策支持：将技术风险转化为业务语言，定期输出《安全水位体检报告》 5. 合规与标准前瞻：跟踪国内外最新安全威胁态势与当地合规监管要求，提前规划水位检验标准升级，推动安全架构的持续演进。 6. 团队能力建设：负责安全检验团队的技术梯队培养，制定内部攻防技术标准，提升团队整体实战能力。
1.主导金融场景下大模型安全对齐的工程化方案设计与迭代。深入优化RLHF/DPO在垂域模型中的训练效率与对齐效果，构建覆盖输入过滤、意图识别、输出审查的多层级护栏系统，确保模型拒答率与误伤率在千万级日调用下达到金融级平衡点。 2.跟进多模态大模型（图文/音视频）在远程面审、双录质检场景的落地节奏，提前储备并落地低成本、低延迟的多模态安全检测能力。研究方向包括Deepfake检测、跨模态一致性校验、视觉对抗样本防御等，确保多模态攻击面在金融场景中得到有效管控。 3.建立AI安全内部评测标准体系。设计覆盖"诈骗诱导、隐私泄露、合规红线、业务逻辑绕行"等金融特有维度的安全测试集，并推动评测流程嵌入模型发布门禁 4.主导构建面向金融黑灰产的自动化红队评测平台。不仅要自己编写越狱及提示注入的自动化攻击脚本，更要设计一套持续对抗训练Pipeline，让防御模型在与红队的"左右互搏"中自动进化，有效抵御针对金融场景的定制化诱导攻击 5.攻克大模型安全领域在工程化中的痛点，如大模型推理下安全检测的毫秒级延迟要求、护栏系统在高并发场景下的稳定性等。
1. 负责大模型应用与AI智能体（Agent）安全体系建设，覆盖工具调用、Skill调度、多Agent协作等全链路风险管控，输出AI安全规范、基线与落地流程； 2. 深入研究Agent智能体安全机制，解决智能体自主执行带来的越权、注入、数据泄露、高危操作等风险，构建恶意指令逃逸、工具越权调用、权限逃逸等防御能力； 3. 主导AI Agent安全架构设计，覆盖向量数据库安全、Agent应用安全、AI接口与调用链路安全、模型水印与溯源等关键环节； 4. 研究Multi-Agent协同决策框架的安全机制，设计多智能体间的权限隔离、通信安全与协作信任体系； 5. 构建自动化红队评测与蓝队防御体系，开发AI安全评估工具与测试框架，建立安全评估基准与持续回归测试机制； 6. 跟踪全球AI Agent安全前沿攻防手法与研究成果，沉淀攻防案例、威胁规则与安全基线，持续迭代防护策略； 7. 推动安全工具链、自动化检测平台与DevSecOps工具链建设，将AI安全能力融入研发与运营全流程；