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1. 负责新/老客增长策略，确保国际化商超业务在拉美地区的新/老客数量和活跃度。通过持续监控数据和运营情况，及时调整营销和沟通策略，解决实际运营问题。 2. 深入研究本地和国内竞品市场和策略，打造商超业务在用户心中的“性价比第一”的价值主张，与本地商务团队协作，不断优化新/老客和商家策略，设计出符合拉美国情且最大程度保证用户体验和未来增长潜力的用户增长策略。 3. 倾听和洞察用户感受，发现并解决用户体验问题，提升复购和频次。
1. 梳理并优化当前商家入驻、资质审核、合同签署的全流程SOP，缩短商家从签约到首次营业的周期 2. 收集一线团队与商家的痛点，将业务诉求转化为清晰的产品需求，并推动产研落地。 3. 牵头协同产研、销售、运营等团队，通过数据定位核心瓶颈并持续迭代入驻策略。
1、参与外卖业务系统的用户营销方向的服务端业务架构设计与开发 2、理解业务和承接需求，主导和实施服务端核心功能开发和性能优化 3、主导和参与业务核心逻辑重构、结合项目研究新技术
1、参与国际化滴滴外卖用户方向系统服务端业务架构设计 2、理解业务和承接需求，主导和实施服务器端核心功能开发和性能优化 3、主导和参与业务核心系统重构、结合项目研究新技术
1. 智能服务设计：负责企业用车场景下的智能服务体系设计，制定智能服务策略，推动客服 AI 化进程； 2. 满意度目标：为满意度提升目标负责，制定可量化的满意度提升路径，持续追踪并优化服务体验闭环； 3. 解决能力建设：负责智能解决提升，设计并落地自动化处置链路（如极速赔、制定豁免规则、费用争议自动化处理等）； 4. 跨团队协同推进：与产品、研发、治理、运营等多团队协同，推动服务方案从设计到上线的全流程落地，保障项目按排期交付；
• Conduct diagnostic research in macro supply & demand and user persona to achieve business goals • Develop & align core decision-making frameworks across multi-functional teams, and propose feasible strategies • Facilitate quantitative analysis to support regional operation and product development • Present analytical results to the leadership team • Collaborate with other teams to implement & evaluate tests in order to understand different strategy use-cases and refine framework by scenarios
1.负责 RTC 云端核心系统的架构设计与研发，包括接入调度、房间管理、媒体传输、媒体处理等模块开发。 2.负责 WebRTC 服务端架构设计与性能优化，建设高并发、高可用、低延迟的全球实时通信基础设施。 3.负责核心QoS指标优化，包括端到端延时、卡顿、首帧时间、建联成功率、进房成功率等。 4.负责网络传输QoS弱网对抗策略优化，保障高丢包、高抖动、弱网切换等极端网络下的通话体验。 5.负责边缘节点接入、流量调度、跨地域容灾、弹性扩缩容、容量规划和成本效率优化。 6.建设可观测性与稳定性体系，包括指标、链路追踪、日志、告警、压测、故障演练和应急响应。
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
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. 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. 参与滴滴国际金融离线、实时数据集市和实时指标开发工作； 2.参与滴滴国际金融离线、实时相关数据规划、设计以及落地； 3.参与数据计算和服务的性能优化与运维，为业务提供稳定的服务；
公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)
1. 主导和参与芯片需求分析、分解和管理、整芯片关键特性取舍分析和决策、竞品分析和竞争力规划等工作； 2. 主导和参与芯片系统架构设计、专项领域（处理器、性能、功耗、存储、安全、维测等）方案设计等工作； 3. 主导和参与芯片相关产品规划和技术规划工作，参与长远路标制定； 4. 芯片开发阶段负责带领团队进行跨领域问题拉通、关键问题攻关等工作，并参与拉通前后端、供应链、封装、套片等领域的设计一致性问题； 5. 主导和参与芯片关键前沿技术预研工作。
1. 负责移动游戏, 渲染技術与 GPU 技术规划 2. GPU 与计算生态关系维护 3. 对接 Google、Khronos 组织的各项活动并开展相关规划工作 4. 市场与竞品分析
1. 系统架构与设计： -负责财务领域各系统（业财集成、资金、税务、报账、成本、共享中心等）的架构设计、核心模块编码与重构 -制定并推行技术规范，保障系统的高可用、高并发、可扩展性及安全性，特别是在涉及资金交易与敏感数据的场景下 -评估和引入适合财务领域的新技术、框架与工具，推动技术架构持续演进 2. 核心开发与交付： -主导或独立完成复杂业务功能及技术模块的开发，解决性能、安全、稳定性等关键技术挑战 -编写高质量、可维护、可测试的代码，并进行有效的代码审查，确保所负责系统的高质量交付与平稳上线 3. 业务理解与方案设计： -深入理解财务各领域的业务流程、规则与痛点（如税务合规性、资金安全、核算自动化等） -能将复杂的业务需求转化为清晰、可行的技术方案与系统设计。参与产品需求讨论，从技术实现和业务合理性角度提供专业建议 4. AI探索与实践：探索并尝试将AI相关技术应用于财务场景，提升自动化与智能化水平 5. 团队协作与指导：与产品经理、测试工程师、其他开发及业务部门密切协作，确保项目顺利推进。指导中级及初级工程师，在团队内进行知识分享，提升整体技术水平
1. 负责设备台账、资料、程序、参数的管理、备份； 2. 支持维修工现场紧急抢修，快速恢复设备； 3. 负责设备持续升级改造及优化，新设备导入和技术调整； 4. 负责设备疑难及高频问题跟踪解决； 5. 负责设备备件的核对、提报、采购跟踪，使用管理； 6. 编制培训课件,负责维修工培训及技能提升； 7. 编制设备操作SOP、标定手册、体系文件等； 8. 负责PM/TPM的编制与优化； 9. 负责设备大修计划指定，设备改造方案指定，方案落实跟踪等； 10. 负责设备审核、预验收、验收； 11. 负责设备软件的使用、升级、程序优化和参数修改； 12. 负责设备安装、调试等问题跟踪和解决； 13. 配合内外部审核。
1、主导软件开发质量流程体系的建设与落地，制定需求、设计、编码、测试、发布各阶段的质量门禁与交付标准，保障研发过程受控运行； 2、搭建软件质量度量体系，定义缺陷密度、测试逃逸率、问题按期关闭率等核心指标，基于数据分析制定质量目标并跟踪达成情况，定期输出质量报告； 3、主导质量异常的闭环管理，运用8D、5Why等方法开展根因分析，推动问题解决与复盘，沉淀经验教训库，防止同类问题重复发生； 4、牵头重点质量改进专项，识别TOP质量问题并推动跨部门资源投入，以专项结果衡量改进成效； 5、沉淀质量管理方法论与典型案例，组织质量赋能培训，提升研发团队整体质量意识与工具应用能力。
1、全面负责具身世界模型预训练数据研究，围绕互联网图文与视频、第一视角数据、机器人交互轨迹、状态序列、仿真及合成数据等，研究数据源拓展、采集生成、清洗去重、质量评估和多模态对齐策略，建立可持续迭代的数据体系。 2、研究数据规模、质量、多样性、时空覆盖与模型能力之间的关系，制定语言、视觉、视频、状态、动作等模态及不同任务、场景的数据配比、采样和课程策略，持续提升预训练数据效率与信息密度。 3、探索理解、生成与动作统一的具身世界模型架构和学习范式，研究视觉、语言、状态、动作及时空交互信息的统一表征、Token 化、模态接口与联合训练目标，推动模型在预训练阶段实现跨模态对齐与联合建模。 4、围绕 In-context Learning、Zero-shot/Few-shot Generalization、跨任务迁移、跨场景泛化和长时程推理等目标，设计预训练任务、数据组织方式及评测方法，研究通用具身能力的形成机制并持续迭代。 5、与 Infra 团队协同迭代模型训练与推理框架，从算法和模型侧优化大规模训练的稳定性、吞吐、显存及并行效率，提升推理延迟、生成质量和资源利用率，支持研究方案的快速验证与规模化应用。 6、构建覆盖离线数据、仿真环境和真实机器人任务的评测与诊断体系，开展系统实验、消融分析和 Scaling 研究，跟踪具身智能、多模态基础模型、世界模型与生成式建模前沿，推动论文、专利、开源项目及核心技术成果产出。
