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1. 负责开拓网约车车险合作渠道，建立和维护渠道合作关系，定期反馈渠道运营情况，优化渠道运营规则； 2. 负责保司商务沟通，对与保司合作的过程和结果负责； 3. 保持对行业信息的敏感度，搜集了解行业信息、竞品动态等并及时反馈总结； 4. 负责客户共性需求的总结和内部团队的对接。 5、负责组建山东青岛地区的线下代理人队伍。
负责华中内蒙、河南、安徽、山西四省场景营销工作，创造业务增长，工作包括并不限于： 1、本地端外增长渠道拓展，如商务合作/供应商招募，并完成对应渠道管理，有效交付真实可量化的业务增长结果； 2、分析/挖掘城市业务机会点，并完成对应机会点营销活动策划及落地执行工作； 3、营销项目管理，协同多部门同事，有效推进项目进展，对结果指标达成负责； 4、用户生命周期价值数据分析，管理各营销项目长期收益，建立看板及监控机制；
1、负责共享单车业务的资产管理工作，包括资产看清，保全相关日常运营，策略及项目的落地； 2、负责相关业务指标的跟踪监控、异动分析，输出可行性策略，联动各方落地执行 3、负责业务不同阶段的里程碑制定、跟踪，能制定具体的业务计划及业务策略，可以独立沉淀策略方法论； 4、负责运营车辆找回工作，制定标准化找车流程与策略，覆盖路面车找回全链路，将经验从个案提炼为可复制的标准动作，协同三方商推进找车目标落地，建立常态化沟通机制，与品类团队建立深度合作，应对临时突击任务。 5、负责围绕资产实物全业务流程的信息化建设，包括硬件解决方案调研、硬件需求的整理，与产研的协同推进工作。
1、负责滴滴小团游业务增长、C 端日常运营与项目落地，围绕端内订单增长设计增长与营销抓手，搭建增长飞轮。 2、整合滴滴端内资源，完善端内用户触达体系搭建，盘活滴滴旅游用户流量，提升用户访问、复访、咨询、下单等转化指标。 3、通过 O2O 增长打法，包括但不限于跨部门线下曝光联动、线下物料创意、会员联合营销、跨 BU 资源整合，实现业务增长。 4、负责端内整合营销，通过大小促、裂变产品工具、推荐创意打法等方式打造滴滴旅游差异化卖点，提升订单转化，拉动订单增长。 5、沉淀 C 端旅游增长运营相关方法论与最佳实践，搭建用户健康度数据监控与效果评估体系（转化、复访、留存等）；持续分析核心指标，依托数据与业务洞察，驱动整体规模增长。
1、主要负责建立城市政策方面的项目管理及追踪，通过费用预算对合作商进行合作牵引； 2、协助处理城市政策问题，推动区域政策合规； 3、搭建政策专项体系，推动专项落地执行； 4、协调推动各部门事项落地，牵头组织项目会议及进展跟踪。
负责自动驾驶运维平台的全栈开发，持续提升平台易用性与扩展性。 设计并实现故障自动化处置工具（异常检测、根因定位、自动恢复等），降低人工介入频率，提升整体故障响应效率。 负责AI Agent驱动的智能运维体系建设，涵盖Agent编排、工作流引擎开发、MCP工具链对接、Skill技能包设计及安全沙箱治理，推动运维场景的自动化与智能化。 参与路测测试中的故障应急响应，进行根因分析并沉淀解决方案，推动运维工具与流程的持续优化，构建故障处理知识库。
负责自动驾驶运维平台的全栈开发，持续提升平台易用性与扩展性。 设计并实现故障自动化处置工具（异常检测、根因定位、自动恢复等），降低人工介入频率，提升整体故障响应效率。 负责AI Agent驱动的智能运维体系建设，涵盖Agent编排、工作流引擎开发、MCP工具链对接、Skill技能包设计及安全沙箱治理，推动运维场景的自动化与智能化。 参与路测测试中的故障应急响应，进行根因分析并沉淀解决方案，推动运维工具与流程的持续优化，构建故障处理知识库。
1.负责无人驾驶线上服务端的路线规划算法研发与优化,综合考虑道路状况,用户出行时间要求,能耗成本等因素,规划最优行驶路线. 2.负责 ETA 预估模型的设计与优化，整合多维度数据,提升 ETA 预估的准确性. 3.根据无人驾驶能力和历史数据,规避风险站点和风险路线,保障无人驾驶车量的安全.
1、产品建设：负责 IAM、SOC、数据安全、终端安全、网络安全 中某一方向的产品规划与迭代，沉淀可复用的中台能力。 2、方案设计：深入研发与办公场景，挖掘安全痛点，输出PRD及原型，将安全能力产品化、标准化。 3、项目落地：协同研发、算法、运维及合规团队，推动产品从0到1或从1到N的高质量交付。 4、运营优化：通过安全数据（事件量、命中率、响应时效）驱动迭代，确保符合《网安法》《数安法》及等保2.0要求。
国际化智能乘客补贴算法团队负责研发面向全球市场的乘客补贴算法与系统，通过自动化、智能化的补贴决策，提升国际化业务核心指标。 主要职责 负责乘客补贴算法研发，包括弹性模型、因果推断、运筹优化、时序预测等； 分析运营数据和业务问题，设计补贴策略并挖掘增长机会； 负责数据处理、特征工程、模型训练、效果评估及持续优化； 维护和优化线上模型，提升模型效果、系统稳定性和运行效率； 探索大模型在数据分析、策略生成、异常诊断和研发提效等场景中的应用； 与产品、工程和运营团队协作，推动算法项目落地并达成业务目标。
1.参与安全相关平台与AI Agent安全网关的架构设计与研发落地； 2.跟踪AI安全、Agent等前沿技术发展，探索新技术在安全领域的应用。 3.能够独立解决难点问题，推动系统在架构合理性、系统稳定性等方面健康发展； 4.负责从需求分析到技术实现的全流程交付工作，参与核心业务模块和通用系统的开发；
1、定义 Coding Agent、Skill、Harness 的评测目标与适用范围，识别哪些变化需要系统评测，明确成功标准、基线、关键场景及质量和成本约束。 2、从真实研发任务、产品反馈和失败案例中建设评测集，设计采样、标注、专家复核、去重、版本管理和持续维护机制，使数据能够代表目标用户与任务。 3、设计并实现评估方法，结合编译测试、规则验证、模型裁判与人工评审，验证评估标准的有效性，处理裁判偏差、标注分歧和不同任务的评分差异。 4、设计对照实验、重复运行和分层分析，区分模型、Prompt、Skill、上下文、工具与运行环境的影响，识别统计波动、关键回归及效果与成本的取舍。 5、与工程同学共同交付评测工具，亲自承担关键评估模块和实验原型；完善执行隔离、配置记录、运行证据、失败分类和结果报告，使评测可追溯、可重复执行。 6、优先接入内部重点产品，与产品团队共同分析问题、提出改进假设、复测效果，形成能支持业务判断的案例及可复用方法。 7、基于实际评测结果探索模型合作方向，梳理能力短板、数据需求和可行实验；与算法或模型团队沟通优化方案，依据证据判断是否值得进一步投入。 8、保持小团队中的一线技术贡献，推动数据、产品和工程协作，并将有效实践沉淀为文档、接口和工具能力。
1. 负责香港市场网约车 C 端用户增长，对用户规模、订单增长及增长效率负责； 2. 基于香港本地用户、竞品及供需情况，制定拉新、留存、召回、提频等增长策略； 3. 通过分层触达、补贴机制设计、营销活动与端外渠道投放提升转化，持续优化 CAC / ROI； 4. 深入理解香港用户与市场变化，将用户洞察、竞品动作与媒介环境变化转化为可归因、可复盘的具体增长动作。