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1.承接数据产品团队数据采集方案，协助采集团队进行采集实施并确保准确、高效地获取目标数据，同时保证数据的稳定性和准确性； 2. 针对从目标平台采集来的数据建立执行数据质控标准，保障数据准确、完整、一致、有效；开发自动化校验工具，落地数据传输和存储线上化方案； 3.优化数据采集至入库应用相关链路，运用大模型助力数据质量提升，对原始非结构化数据进行清洗加工并建立异常数据预警机制，夯实数据治理和预警能力； 4.结合数据特点与业务应用需求，设计数据质量和稳定性方案，针对数据异动建设应急响应机制，协同上下游完善数据链路中数据传输、数据预警和数据治理的标准化SOP落地；
1. 负责 Android/iOS/Web 端的逆向分析与核心算法还原 2. 负责对采集过程中的风控对抗、制定稳定、可持续的对抗策略； 3. 负责端到端数据采集交付，保障数据的稳定性与质量，为最终结果负责。
1. 负责指定方向的数据安全防护体系建设，全面识别该方向的数据安全风险，针对性的制定可落地的治理方案和整体防护体系；联动产研、业务、以及信安各团队，推动相关方案和体系落地及运转； 2. 负责指定方向的数据安全风险运营，通过对海量日志的处理和分析，发现生产数据泄露事件，并对发现的风险问题及时跟进治理； 3. 探索AI大模型和智能体在数安SOC领域的落地和使用，推动AI能力与数据风险治理的深度集成。
1. 负责高精地图业务后端服务的设计、研发工作，保证后端服务稳定性； 2. 理解地图业务逻辑与对后端服务的需求，能够分析需求并产出合理技术方案。 3. 负责多种地图数据源的提取、解析、融合、存储等开发工作; 4. 理解地图、及上下游业务，分析需求产出合理技术方案、并实现。
1. 负责充电国际化业务系统的设计、开发和维护，重点参与供给接入、充电服务、平台运营和商户经营等业务。 2. 负责AI Native业务功能和Agent工作流开发，将大模型与业务数据、接口及操作工具结合，完成分析、执行和结果反馈闭环。 3. 以后端开发为主，借助AI研发工具完成必要的前端页面、后端服务、自动化测试和上线验证，独立交付完整业务功能。 4. 负责系统及AI功能的稳定性和工程质量，包括监控排障、权限控制、效果评测、异常兜底、成本和响应时延优化。 5. 与产品、运营、测试及海外合作伙伴协作，跟进需求落地、线上使用和后续迭代。
部门介绍 团队负责网约车行前售前阶段的产品研发与系统维护，覆盖首页、预估、品类、权益及发单前等核心链路，并持续推进售前领域架构升级与技术治理，提升系统稳定性、扩展性与研发效率。 岗位职责 1、负责网约车售前链路的架构设计与演进，覆盖首页、预估、品类展示、权益及发单前核心流程； 2、深入分析业务与系统问题，完成领域建模、架构重构及技术方案设计，并推动落地； 3、面向多品类、多场景业务，解决系统能力的隔离、复用与扩展问题，提升系统性能、稳定性和研发效率； 4、协同交易、计价、供给、调度等上下游团队，推动全链路架构优化； 参与重要技术方案评审、技术规范制定及团队技术能力建设。
1. 负责企业级 AI Agent / 智能助手的测评工作，包括需求分析、场景拆解、测试设计、用例编写与执行，保障产品质量； 2. 针对 Agent 业务场景，设计评测指标和评测方案，覆盖对话理解、任务规划、工具调用、多轮交互、结果准确性、异常处理等能力； 3. 跟进 Agent 版本迭代，进行效果评估、基线对比、问题归因和风险识别，输出测评报告及优化建议； 4. 参与自动化评测脚本、评测集和评测平台建设，提升测评效率和覆盖率； 5. 与产品、算法、研发团队协作，推动评测标准建设和质量问题闭环。
1、承接业务需求制定适配的流程解决方案/服务设计方案，保障风险最低，执行效率最大化；同时具备用户体验视角，能够推动产品/策略/系统优化 2、结合实际业务运营，掌握清晰正确的分析思路与方向，熟知各数据指标，且具备数据分析能力，并能及时洞察风险前兆进行预警与影响评估； 3、有自己的服务设计方法论，且可向团队输出，具备内外部资源协调、较强的项目推进能力； 4、具备互联网思维+服务体验缺陷洞察能力，能够发现行业内的服务设计切入点； 5、具备AI agent搭建能力的优先考虑
1. 深入理解滴滴海外业务模式、流程和系统架构，和产品技术、业务运营高效沟通，开发风控算法模块 2. 掌握数据驱动的方法论和技术栈，定量识别和防御业务风险，并平衡体验、增长等业务目标 3. 具备行业视野，有AI相关风控体系的搭建经验，能有效推动风控体系智能化
1. 客户全生命周期运营体系搭建，数据驱动的方式搭建“注册 → 激活 → 首单 → 复购 → 增购 → 续约 / 召回”的运营体系； 2. 客户分层与差异化运营策略，通过客户分层、规模化触达与持续增长实验，提升客户活跃度、留存率与客户价值； 3. 增长实验与转化漏斗优化，与产品、研发协作推动自助化流程优化； 4. 数据监控、分析与策略效果复盘，通过数据分析可以看清一盘子客户的运营效率、UE模型等。
1、行业研究：负责业务的战略研究与竞品分析，定期输出行业洞察、竞品动态与市场分析报告 2、体系建设：负责行业追踪框架拆解，数据体系建设，打磨调研方法论，对行业动态进行持续跟踪 3、专题分析：开展专题分析，基于业务理解，结合内外对标，挖掘业务问题或机会，并给与相应的策略建议并推动落地 4、决策支持：业务战略规划支持，协助相关团队制定阶段性业务目标、打法路径与资源优先级
1、负责海外付费会员用户运营体系的产品需求承接，根据用户特征和需求，设计多元化的权益与服务，提高用户对会员身份的认同感和归属感，促进用户活跃。 2、深入分析用户行为数据，洞察用户活跃与流失的关键因素，制定针对性的用户运营策略，通过精准的活动策划和个性化的服务，提升会员的活跃度和忠诚度。 3、能独立撰写产品需求和测试方案，落地实验 4、建立有效沟通渠道，通过消息推送、社区互动、客服反馈等方式，收集用户意见和建议，及时优化用户运营策略，提升用户体验。 5、与市场、产品、技术等团队紧密合作，推动会员相关功能的优化和创新，确保会员服务的高效实现，不断提升运营效果。
1. 负责平台营销活动、大型主题Campaign、平台大促的整体方案策划，输出活动策略、玩法设计、资源排布、节奏规划，对齐业务核心目标。 2. 统筹活动全链路项目推进：立项、需求对齐、排期跟进、跨团队协同（产品、商业化、业务、设计、数据），识别项目风险，推动卡点解决，保障活动按期上线落地。 3. 联动内外部资源：平台流量资源、合作权益，完成活动资源统筹与组合玩法设计，做好资源申请、排期、履约落地。 4. 制定活动核心指标（GMV/转化/曝光/互动/拉新），配置埋点，活动过程中监控数据，及时调优玩法、资源、触达策略。 5. 活动结束后输出完整复盘报告：效果达成、问题根因、策略沉淀，沉淀SOP、模板、可复用能力给到团队。 6. 配合上游业务目标拆解，把业务目标拆解为可执行的活动动作，保障目标‑策略‑动作对齐；同步沉淀活动执行规范，提升团队交付效率。
1. 售后体系与流程运营 搭建并迭代海外本地化售后处理流程、客诉分级机制、赔付规则，管理全渠道用户售后问题，保障售后标准适配当地法规与业务政策。 2. AI智能客服运营 负责AI智能客服全生命周期运营；持续迭代话术与意图识别模型，推动人工客诉向AI自动化流转，降低人工坐席压力。 3. 履约异常治理 联动配送、商家、风控团队，定位履约端高频售后根因，输出专项优化方案，推动业务侧落地改善，持续压降售后量、差评率、赔付成本，提升消费者满意度。 4. 数据复盘与指标管理 搭建售后看板，持续监控售后大盘指标；定期输出周报/月报，定位问题，给出可落地优化策略。 5. 客服团队协同管理 对接本地人工客服团队，制定质检标准、服务规范。 6. 跨部门推动落地 协同产品、算法、本地化运营，提出AI客服产品需求、履约产品优化需求，跟进需求排期上线，验证优化效果。
关于这个方向 滴滴外卖正处在快速增长阶段,场景和体量持续扩张,给算法留出了巨大的施展空间。增长决策——补贴给谁、价格定多少、资源投向哪——直接撬动大盘核心指标(GMV / 转化 / ROI);算法能否快速开发、接入业务、跑出可衡量的价值,是这个阶段的胜负手。 我们要做的不是零散的单点优化,而是从 0 到 1 构建系统性的增长决策能力——把因果推断、转化率预估、运筹优化、强化学习沉淀成可复用的决策系统,让每次迭代都站在上一次的肩膀上。 方向是公司重点、资源投入充足,你将端到端对业务结果负责,而不是在成熟系统上做局部微调。 岗位职责 1. 负责补贴 / 定价 / 营销等增长场景的核心算法设计与优化,直接对业务指标负责; 2. 综合运用机器学习(因果推断、转化率预估、时序预测)、运筹优化、强化学习等,把业务问题拆解建模并高效落地; 3. 从 0 到 1 参与智能决策系统建设,沉淀可复用的算法与工程能力。
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作为B侧业务BP，支持业务完成相关策略设计、定标、分析监控等商分主要负责方向，包括： 1. 商机签约及流转策略：负责商机增长/质量、商机分层规则、商家分配及流转策略，提升业务商机签约增加机会，优化销售作业人效。 2. 商家签约政策：负责商家签约政策与运营管理流程，输出中台及销售签约作业目标及资管机制，提升供给/订单份额及相关作业策略效率。 3. 商家成长及任务体系：负责商家生命周期设计，输出新店成长、商家任务体系、健康分等策略运营的有效路径和目标规划，提升商家入驻平台的整体经营表现和业务价值。 4. 供给及价格BML：负责供给及价格BML的策略分析模型搭建，输出竞争态势洞察和供给竞争策略目标、作业路径策略，提升平台供给丰富度及优惠度竞争力。