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1. 拉新策略与渠道整合：负责新用户获取的整体策略制定，整合内外部增长渠道（社交裂变、付费投放、线下渠道、异业合作等），实现用户规模的可持续增长，并对新增用户量及获客成本负责。 2. 新客转化链路优化：主导新客从激活到首单转化的全链路优化，设计新手权益、首购激励、引导任务等机制，持续提升新客转化率和首单率，降低转化摩擦。 3. 新客养成体系搭建：构建新客成长路径，包括早期留存策略、关键行为引导、新手期结束节点设计等，缩短新客达到活跃/留存拐点的时间，提升新客LTV及长期留存率。 4. 新客分层与精细化运营：建立新客分层模型，基于来源渠道、用户画像、初期行为等维度进行差异化触达与权益配置，并通过AB实验持续迭代拉新与养成策略。 5. 老客活跃&留存运营：基于活跃用户ltv模型，设计老客提频、会员等策略体系，为中长期留存负责。 6. 跨部门协同与产品落地：协同产品、算法、数据等团队，推动拉新工具、新客权益系统、智能触达等产品能力建设，统筹项目节奏，对新客规模与质量指标（如首单率、7日留存、回访率等）直接负责。
1、负责货运定价与品类产品规划，持续优化车型、货品及服务体系。 2、建设定价机制，覆盖基础计价、动态调价、附加费及优惠策略，平衡用户体验、司机收益和平台经营效率。 3、基于转化率、完单率、接单率、取消率及单位经济模型等指标，发现问题并推动产品迭代。 4、联合算法、数据和工程团队，完善定价策略、实验及监控平台。 5、协同运营、策略等团队，推动策略在不同城市和业务场景落地。
1.参与滴滴网约车计费系统研发(预估价、行中实时计费、完单价格都是该系统计算的)，负责计费核心功能的开发维护，支持国内网约车、两轮车、国际化网约车等核心出行业务线上计费需求，支撑业务敏捷迭代和大规模流量洪峰下稳定运行； 2.充分理解业务中台以及价格体系的发展规划，做出前瞻性的抽象设计，能够推进系统演进，使中台系统具备通用输出能力，参与平台的架构升级、稳定性建设、性能优化等。
1. 参与滴滴中台如passport、订单系统及云通信等核心模块的技术设计、研发、及其它日常迭代工作 2. 直面高并发、高复杂业务逻辑架构的挑战，构建高度抽象，高度可用的中台服务 3. 在稳定性、安全、成本、效率等多个方向持续探索
1、负责滴滴国际金融信贷风控场景的模型设计，建设，开发，应用落地，持续迭代优化，为业务风险指标负责 2、负责建设海外信贷特征体系，开展特征挖掘，对集团内外部数据加工成有效特征，提升用户画像水平，风险识别能力 3、与海外数据方开展合作建模，并对结果进行数据评估和校验 4、开展专项业务分析，挖掘潜在增长点，支撑业务最优化决策
负责大模型算法在金融领域技术探索，突破现有瓶颈，作为基础能力赋能风控、反欺诈、用户经营等金融业务场景，深度理解核心业务指标，将业务目标转化为可量化的技术攻坚方向。
1、负责滴滴国际化金融信贷用户增长（拉新促活）、经营（额度、定价策略）场景的模型能力设计、建设，开发、应用落地，具备持续迭代优化能力；包括但不限于用户对各类权益（额度、定价、期限）的敏感度，响应率识别、LTV预测、优化权益给予ROI等 2、负责海外信贷特征体系建设和用户画像挖掘，对集团内外部数据加工，提升用户画像、信贷意愿、权益敏感度识别能力 3、负责建模流程优化，提升模型开发和部署效率，降低模型维护成本 4、研究机器学习算法、深度学习算法、因果推断技术、大模型等前沿算法在信贷领域的实践和应用
1、以国际化多业务线数据为依托，参与构建国际化风控领域离线/实时数据体系建设 2、负责离线特征数据仓库的架构设计、开发以及性能调优、多业务复杂场景下的需求交付 3、参与数据治理体系落地，包括数据标准、数据质量、元数据管理等规范建设与执行 4、与风控策略、算法、业务团队紧密协作，理解并合理抽象业务需求，发挥数据价值，提供稳定、高效的数据支持；
1、基础模型预训练：设计并实现金融行为序列基础模型的预训练流程，包括预训练目标选型（CLM/MLM/Hybrid）、Tokenization 架构实验（Flat/3D-Transformer/KVT）、Scaling 实验等 2、多源序列建模：构建支付、出行、外卖、信贷等多域行为数据的统一序列表示，设计并验证数据源混合比对模型效果的影响 多实体与多尺度融合：设计 Account-Card 双维度序列建模方案，以及微观行为（毫秒级埋点）与宏观行为（天/周级交易）的跨时间尺度融合架构 3、消融实验与评估体系：搭建系统化消融实验框架，设计 freeze-backbone + linear head 评估流程，驱动架构决策 4、落地应用：将预训练表征接入下游风控场景（盗卡检测、信贷评分等），设计 Blending Module 并完成 SFT 微调与在线部署
1、基础模型预训练：设计并实现金融行为序列基础模型的预训练流程，包括预训练目标选型（CLM/MLM/Hybrid）、Tokenization 架构实验（Flat/3D-Transformer/KVT）、Scaling 实验等 2、多源序列建模：构建支付、出行、外卖、信贷等多域行为数据的统一序列表示，设计并验证数据源混合比对模型效果的影响 多实体与多尺度融合：设计 Account-Card 双维度序列建模方案，以及微观行为（毫秒级埋点）与宏观行为（天/周级交易）的跨时间尺度融合架构 3、消融实验与评估体系：搭建系统化消融实验框架，设计 freeze-backbone + linear head 评估流程，驱动架构决策 4、落地应用：将预训练表征接入下游风控场景（盗卡检测、信贷评分等），设计 Blending Module 并完成 SFT 微调与在线部署
岗位职责 1、负责滴滴国际金融信贷风控场景的模型设计，建设，开发，应用落地，持续迭代优化，为业务风险指标负责 2、负责建设海外信贷特征体系，开展特征挖掘，对集团内外部数据加工成有效特征，提升用户画像水平，风险识别能力 3、与海外数据方开展合作建模，并对结果进行数据评估和校验 4、开展专项业务分析，挖掘潜在增长点，支撑业务最优化决策
1.因果推断与策略评估 构建用户在不同策略（额度／定价／期限）下的反事实估计框架 设计并落地uplift/CATE／连续 treatment 因果模型，支持策略优化与实验决策 结合实验（RCT）与观测数据，提升策略评估的准确性与稳定性 2.用户长期价值（LTV）建模与决策优化 建模用户短期收益与长期价值(LTV)，刻画风险、收益与用户行为的动态演化 构建可用于策略优化的价值评估体系 (GMV /收益/风险一体化) 支持多目标优化（收益、风险、转化）下的最优策略选择 3.贷中策略与额度经营优化 基于不同获客渠道（营销来源）建模用户需求与风险差异 优化贷中额度/定价/期限策略，提升整体 LTV 与收益表现 构建策略中台能力，支持多策略联动与精细化运营 4. 研究 ai-agent / LLM 在金融场景的落地， 包括但不限于 ai 智能策略生成 ai 智能策略盯盘 / 分析
1、负责核心业务系统的设计、开发与维护，及时发现、定位并解决各类业务及技术问题； 2、参与项目的系统分析与架构设计，承担核心功能模块及公共架构模块的研发工作； 3、推动系统在高可用性、智能化、信息化等方面的持续优化与建设； 4、与跨团队紧密协作，推动大型项目的高效落地。
1.持续跟进产品的用户体验提升，收集用户反馈，分析问题，推动产品的持续优化和迭代； 2.挖掘语音在车载场景下的用户需求，负责协助产品经理完成相关产品的功能策划； 3.深度参与项目落地过程，与跨部门团队紧密合作，确保产品功能的顺利交付；
负责大模型技术前沿探索及落地，基于小米工业智能场景，探索工业大模型，工业LLM指令微调，COT推理等核心技术，持续优化迭代大模型在工业预警，诊断，等方向上的效果。
围绕 AI 安全隐私 与 AI for Security 两大方向，聚焦智能体安全隐私与 HyperOS 系统安全，开展前沿技术研究与工程落地： 1、智能体安全与隐私保护：面向手机端智能体的安全与隐私风险，研究智能体在授权管控、隐私保护、攻击检测与防御、自动化攻击与安全评测、MCP/Skill 供应链安全、多模态安全等方面的核心技术，构建覆盖智能体全生命周期的纵深防御体系，落地到 MiClaw->超级小爱 产品。 2、AI 驱动的安全能力（AI for Security）： 研究利用大模型等 AI 技术赋能安全能力建设，探索智能化的漏洞挖掘、分析与防护，以及 AI 在安全运营与生态治理中的应用，提升系统安全的自动化与智能化水平。 3、隐私计算与可信执行： 研究面向 AI 场景的隐私计算与机密计算技术，保障用户数据在处理与推理过程中的机密性与可信性，构建隐私安全的可信底座。
你会去思考：希望用户怎样认识这个产品、记住这个产品，又为什么愿意喜欢这个产品。围绕这个目标，你会参与梳理产品卖点、制定传播策略，也会把一个个想法真正变成用户能够看到和感受到的东西——可能是一场让人印象深刻的营销活动，一条刷屏的内容，一次有影响力的媒体传播，也可能是品牌在一次热点事件中的表达。 这个岗位既需要创意，也需要对市场、用户和产品保持敏感。你要知道用户在关注什么、行业正在发生什么、产品的功能是什么，再把这些洞察变成好的内容、营销和传播。 最有成就感的地方，是有一天你会发现：一个产品被更多人看见、记住和喜欢，其中有一些东西，是你亲手创造的。 职责包括： - 营销策略：参与产品全生命周期营销策略的制定和牵引落地； - 卖点梳理：负责产品卖点规划、竞对策略，将技术语言转化为用户语言； - 创意策划：负责营销创意活动及物料的策划与执行； - 媒介传播：负责跟媒体建联，参与制定和执行媒介投放策略； - 社交媒体运营：策划、产出新媒体平台传播内容，输出和执行种草策略。
完成端到端AI解决方案的开发和交付，包括AI框架，底层驱动，高性能算子，图编译器等方向： 1、参与芯片底层驱动的开发，方案设计和交付，完成AI多任务调度，Firmware开发，kernel驱动等； 2、参与高性能算子的开发，基于自定义指令集开发高性能算子； 3、参与AI推理框架的开发，方案设计，完成量化，图转换等工具链的开发以及图优化； 4、参与AI 图编译器的开发，方案设计，基于自定义指令集完成图编译器的开发和交付，完成opfusion，图融合，片上内存分配，指令调度等； 5、参与AI模型的性能优化，功耗优化； 6、参与自研芯片的FPGA、EMU验证。
1. 负责研究AI Agent方向学术前沿问题（GUI Agent、Agentic-RAG、问答Agent、任务Agent等），通过发表论文、开源、竞赛等，打造学术影响力； 2. 负责打造业界一流的AI Agent解决方案（GUI Agent、Agentic-RAG、问答Agent、任务Agent等），并落地到小米核心业务场景，包括但不限于手机、汽车等。 3. 梳理业务场景，开发专业技能skills等；
1、负责人形机器人高自由度灵巧手操作模型开发，包括使用人类数据提升泛化操作能力以及利用强化学习实现手内操作等； 2、和大模型相结合，利用语言交互以及视觉，触觉等多模态信息实现在不同应用场景下的功能泛化和长序列动作； 3、开展结合视觉，触觉和关节力的多模态灵巧手控制方法研究，并对硬件设计提出相关指标性要求； 4、相关的仿真平台和数据采集训练平台的搭建；