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1、深入研究软件、设备、系统、网络协议等某领域或多领域的安全漏洞，利用逆向工程、模糊测试、静态/动态代码分析等技术，主动发现并验证新的安全漏洞 2、探索应用大语言模型（LLM）技术于 Web 与二进制领域的复杂漏洞挖掘，结合专业知识，设计构建相关自动化工具/流程
1、负责业务全链路数据质量运营，制定数据质检标准、校验规则、抽样策略，覆盖元数据、业务库、报表、指标，保障数据准确性、完整性、一致性、时效性。 2、开展日常数据巡检、异常监控、问题核验；识别数据错漏、逻辑冲突、口径不一致等问题，完成问题归类、根因定位，推动研发、数仓、业务方修复，跟进整改闭环，形成问题台账可追溯。
1、参与数据治理平台具体功能模块的设计、开发和测试，统一元数据管理、数据血缘、数据安全等 2、利用大模型能力，参与数据治理Agent功能开发 3、负责负责平台的日常维护、问题排查和性能优化，保障平台服务的稳定性
负责渠道管理体系的优化与执行，包括政策制定、监督与调整； 对合作渠道商进行全生命周期管理，推动业绩目标达成；通过数据分析发现问题并设计赋能方案； 协调内外部资源推动渠道相关项目落地； 监控渠道商服务质量与合规性； 负责渠道供给稳定性，优化渠道商盈亏模型
1、项目运营：有体系化的项目管理能力，全流程设计和落地项目全生命周期，包括但不限于项目方案输出、项目落地及复盘等全链路工作，掌握横向沟通技能，主动获取资源，推进核心事项，管理项目风险和资源、完成项目落地、实现项目目标、复盘项目结果、沉淀项目资产等； 2、数据分析：拥有数据分析能力，熟练掌握EXCEL、SQL等技能，能够自闭环提取、处理数据和搭建数据看板，通过监控分析数据表征和挖掘背后业务问题，设计和落地对应策略，助力业务提升。
1.负责移动端跨端技术体系建设与落地，覆盖 Flutter / React Native / 小程序容器 / WebView 容器等方向，提升多端体验一致性与业务交付效率； 2.设计并演进跨端混合栈架构，支撑业务扩展性、包括页面路由、状态管理、原生桥接、组件库、设计系统与模块化拆分； 3.主导跨端性能、体验、与稳定性治理，包括但不限如建立启动、帧率、卡顿、Crash、ANR、包体积、发版成功率等北极星指标与防劣化机制； 4.建设跨端工程效能体系，包括脚手架环境工程、CI/CD、自动化测试与灰度发布能力等； 5.推进核心业务端框架到跨端化改造，平衡业务交付速度、代码质量、原生能力与长期维护成本； 6.联动业务应用端 iOS/Android 原生、前端、服务端、QA、产品等团队，制定技术标准； 7.负责跨端相关线上问题定位与复盘，建立监控、告警、回滚和事故闭环机制； 8.承担端架构、Infra、体验、性能方向的技术团队梯队建设和管理； 9.参与制定泛前端技术标准、指标目标等建设； 10.参与制定泛前端AI 工程能力建设。
1. 负责支付系统的测试开发工作，包括需求分析、测试方案设计、执行，自动化建设，沉淀业务测试经验，完善测试知识库，以及参与质量体系建设； 2. 进行线上线下质量分析，从测试与质量角度提出风险预警与优化建议，保障系统的稳定性、业务连续性与合规性； 3. 负责前线业务对接，参与前线路测，打通前线和质量Team信息渠道，消灭认知GAP，使质量保障更加贴合业务； 4. 识别测试痛点、难点以及质量风险点 ，参与质量专项建设，整体提升质量和效率。如配置防控、资金安全、常态化压测、测试环境仿真性、物料可测性、外部银行/支付机构mock 能力等； 5. 探索测试新技术在金融领域的落地应用（如AI用例生成、AI 精准测试、AI 自动化等），持续提升团队测试效率与质量保障能力。
1. 负责新西兰市场的日常运营 —— 本地运营节奏、营销活动与专项项目 —— 并持续分析乘客与司机两端的行为数据，判断什么有效、什么无效、下一步改什么。 2. 作为本地与中台团队之间的枢纽 —— 产品、数据、市场、财务、客服及区域运营 —— 把新西兰市场的真实需求翻译成清晰、有依据的需求，并推动项目落地、跟踪进度到交付。 3. 用 AI 加速工作 —— 把 AI 工具与工作流嵌入分析、报表、监控和日常执行环节，让小团队具备大团队的产出能力。
职位描述 在网约车核心场景（内部经营决策、司机助手）中落地智能体能力，孵化更多业务线的Agent产品，提升产品专业度与体验，形成可复制的 Agent 架构体系。 岗位职责 1、负责司机助手 & 经营助手 等核心智能体（AI Agent）核心架构设计与演进，与产品、算法、平台及业务团队深度协作，在关键技术选型与架构决策中提供专业判断，推动 AI Agent 在复杂真实业务中的规模化应用。 2、设计并落地智能体 记忆与状态管理架构，结合向量数据库与结构化存储，解决长期记忆、上下文压缩与知识演进等关键技术问题。 3、熟悉MultiAgent架构，设计Agent/Tool/skill标准协议，支持工具调用与能力扩展体系（Tool/Skill） 建设，构建Agent开发评测平台，支撑Agent应用快速迭代。 4、规划并推动 AI 应用 数据飞轮体系 建设，覆盖 Case 管理、数据标注平台、模型评测与反馈机制，形成数据驱动的模型持续迭代闭环。
1、负责泛快品类的产品运营工作，包含交易效率优化、B端产品功能优化等重点项目； 2、负责细分品类的B端运营体系搭建，形成符合六座快车司机的B端运营体系。
1.根据规划，负责两轮车用户研究工作，包含需求沟通、研究设计、调研执行、数据分析、报告产出全流程； 2.执行硬件产品的用户研究项目，包括用户需求探索、人群分层研究、决策路径研究、痛点及需求挖掘研究等，为整体业务的规划和产品的定位、优化迭代提供系统研究支持； 3.支持重点体验研究项目，包括指标体系搭建、早期用户测试、优化反馈追踪、体验问题诊断等，为打造极致硬件产品体验持续输入用户价值； 4.与各协同部门紧密合作，推动和追踪研究结果的落地应用，持续打磨研究价值的输出和应用模式，实现研究价值； 5.关注追踪出行硬件相关趋势和发展，为新产品的探索提供市场研究支持和输入。
1、岗位职责客户开发与项目管理：负责共享电单车业务KA（大客户）方向的新客户开发，协调内外部资源推进电单车项目在城市实现突破，确保市场拓展目标达成； 2、渠道拓展与方案优化：传递公司战略意图与市场动态，维护并深化与渠道合作伙伴的关系； 3、制定、持续优化外部渠道合作方案，不断拓展优质渠道资源； 4、行业洞察与竞品监测：持续追踪共享电单车行业发展动态，全面掌握市场趋势及竞品策略，为业务决策提供信息支撑； 5、跨部门协同与资源整合：协调内部产品、运营、法务等多方资源，对接外部合作方需求，推动项目高效落地。
1. Lead annual budgeting and forecasting, partnering with business team & Finance internal to ensure accuracy and reasonableness. 2. Develop financial models to evaluate business scenarios, profitability, and risks. 3. Lead monthly closing on management report; perform analysis on trends, variances, and ROIs, etc. and deliver actionable insights. 4. Identify cost optimization opportunities and challenge spending to improve ROI. 5. Build strong relationships with stakeholders to align financial and business goals. 6. Ensure compliance with financial policies and internal controls; drive process improvements.
1、渠道重点项目管理： -业务方向：商家合作模式管理，渠道运力与用户服务质量运营 -主要责任：统筹渠道重点项目，积极与横向部门协作、联动内外部资源拿结果 2、渠道生态长期建设：结合市场环境和平台战略方向，评估现行渠道体系健康度，持续优化运营体系，提高渠道杠杆效率 3、城市业务协作：结合区域战略发展规划，从渠道专业角度敏锐识别机会和风险给到结论和建议，并充分调动渠道能力保障落地执行
部门介绍 主要负责增长运营工具的能力建设，提供全方位一站式的乘客用户增长工具，覆盖从拉新到留存促活全用户生命周期，覆盖从端内到端外全渠道。包含多个子方向：拉新方向，留存方向，提频方向等。 岗位职责： 1、负责滴滴乘客运营营销工具的建设与迭代； 2、负责滴滴乘客端产品的建设与迭代； 3、负责网约车等业务线的乘客增长支持工作； 4、负责高复杂度的营销系统的维护和重保工作。
1.负责巴西数字银行和市场存款产品全生命周期管理，覆盖CDB、RDB 等存款产品设计，贴合当地用户需求与监管规则；调研市场政策、竞品及用户习惯； 2.协同研发、运营、合规、风控及巴西本地团队，推进产品落地运营，解决跨部门、跨地域协同问题；配合运营达成用户增长、活跃度与收益目标，通过数据分析优化功能与策略，提升用户体验与商业价值； 3.搭建需求池，制定产品路线图并推动迭代，适配政策调整与业务发展；配合本地合规团队，严格遵循央行监管要求，覆盖账户管控、身份核验、数据安全等，规避合规风险。
1、参与滴滴大数据分析平台产品的研发，主要包括数据可视化、数据解读等能力建设，为公司提供数据化运营和决策支持； 2、深度参与产品需求评审和设计，能够对产品设计提出自己的见解，在理解产品的基础上进行抽象和架构设计； 3、对负责的模块能够进行持续的优化和性能提升，并积极拓展创新场景。
产品规划与优化 • 策划差异化的信贷 C 端产品方案，覆盖用户完整生命周期。 • 与风控团队紧密配合，优化授信策略与审批流程，提升优质客户的转化效率 • 与运营团队紧密配合，策划并维护用户运营体系，提升用户粘性 用户经营与运营策略 • 设计并优化客户分层体系，制定差异化的用户经营策略和权益方案 • 规划并执行存量用户的活跃度提升与支用转化方案 • 负责用户全生命周期运营，提升用户价值与忠诚度 数据分析与效果优化 • 建立用户画像与行为分析体系，挖掘用户需求与价值 • 跟踪关键运营指标，包括支用率、客均贷款额、忠诚度等 • 基于数据洞察持续优化运营策略和产品方案 团队协作 • 协调技术、运营、风控等团队资源，推动项目落地 • 对接运营团队，提供精准营销支持 • 与数据团队合作，持续优化用户分层与标签体系
1.负责钱包收银台、多渠道支付、交易全链路产品建设，深耕 PIX、Boleto、信用卡代扣、转账清算等巴西本地支付产品，搭建完善支付网络、交易流程与账户支付体系。 2.深度洞察巴西支付监管政策、用户习惯与行业竞品动态，结合拉美本地场景输出产品策略；制定支付板块中长期路线图、版本迭代规划，持续打造本土化支付解决方案，提升交易转化与业务规模。 3.联动研发优化支付链路性能，排查交易瓶颈、超时、失败、重试等异常问题，持续提升支付成功率、系统稳定性与 C 端用户支付体验。 4.协同风控、合规、运营、海外本地化、客服团队，推进支付项目全流程落地，闭环线上问题、交易异常与用户体验痛点。 5.跟踪支付成功率、链路耗时、交易异常率、退款差错等核心数据，以数据定位体验与链路问题，输出迭代优化方案，保障交易高效、安全、平稳运行。
在打车场景中，POI是用户目的地的数字化表达，是最基础的数据之一，直接影响用户能不能找到目的地、正确到达目的地。传统的数据更新依赖人工，现实的快速变化带来了更新成本剧增和更新速度降低。但这些在LLM时代迎来了转机，LLM更强的特征表达能力、更智能的规划能力让数据更新迎来了新的机会。在这你将迎来以下挑战： 1、紧跟LLM最新进展：迁移行业LLM最新能力，根据名称、图片、评论等信息，区分POI关键数据，提升属性正确率 2、追踪Agent的前沿技术：通过海量人工反馈资料，训练Agent替代人工，完成数据的自动化更新，降低成本、加快效率、提升数据质量 3、研究落地最新多模态对齐方案：在常见的图像、文本之外，我们场景中还包括位置信息（坐标），多模态对齐工作，对充分发挥数据价值，提升模型性能至关重要，是业内持续投入的重点&难点方向
1. 负责开发和优化滴滴公司级一站式特征样本、模型训练和推理平台； 2. 建设增量/实时训练、训推一体、数据链路闭环等基础能力建设； 3. 与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化； 4. 持续提升机器学习平台稳定性和用户体验。
1. 负责业务全链路风控，管控资损、舞弊、运营等风险，搭建风控模型，处置异常与重大风险事件。 2. 对接业务团队梳理风险漏洞，制定风控规则，优化风控节点，开展风险数据分析与复盘，压降核心风控指标。 3.开展销售端风控培训与合规宣导。 4. 参与业务新项目风险评估，前置风控管控，搭建完善双业务风控制度与流程，对接多部门保障合规。 5. 开展业务端风控赋能，跟踪行业动态，迭代风控策略，提升风控智能化水平。
1. 主导Agent核心逻辑与系统架构开发，负责目标规划、任务拆解、工具调用（Function Call/MCP协议）、记忆系统等核心模块的编码与优化，构建“感知-决策-行动”完整闭环。 2. 基于LangChain、LangGraph等主流框架，搭建高效可扩展的Agent开发体系，适配多业务定制化需求，提升系统响应速度与任务完成率。 3. 对接主流大模型（火山模型、通义千问、GPT系列等），优化模型调用策略、Prompt工程与上下文管理，解决模型幻觉、记忆局限等核心技术问题。 4. 主导Agent产品技术方案设计与落地，解决高并发、高可用场景下的技术瓶颈，排查线上技术问题并持续迭代优化。 5. 跟踪Agent领域前沿技术（CoT、ReAct等），推动新技术、新方法的创新落地，指导团队开展技术攻关。 6. 配合跨团队推进项目，撰写高质量技术与接口文档，提供技术支持，保障项目按时高质量交付。
岗位职责： 1、业务洞察：具备产品思维，和产品调优洞察能力，过往从事过产品相关提效项目，能够收集转换业务需求，并转化成可落地的产品需求建议推动落地； 2、需求推动：衔接业务与产品研发，跟进需求落地与上线验证，用数据检验功能价值，持续迭代优化方向； 3、流程全链路设计优化：负责从业务到服务的端到端流程设计，持续优化服务流程的完整性、准确性与合理性，推进流程再造与产品化升级，前置做好体验管理； 4、用户体验洞察与推动改善：通过正向与负向体验分析，识别服务设计切入点，推动业务侧产品优化，持续提升用户价值。
部门介绍 负责网约车安全机审防控能力建设，搭建优化引擎平台支撑规则配置、策略编排与实时决策执行，深入涉性、交通等风险场景提供定制化防控方案，构建"安全、可信、经济"的系统能力。 职位描述 1、你将参与规划和迭代相关平台，搭建更高效、稳定、可扩展的决策引擎、模型服务平台及研发工具链，为业务提供坚实的技术底座。 2、你将参与设计与优化以AI和数据驱动的防控方案，深度挖掘数据价值，推动决策流程的智能化和自动化升级。 3、你将参与持续优化系统应用架构，支持风控策略快速迭代、模型AB实验、多场景灵活配置的架构体系，提升算法工程效率。 4、你将参与设计千亿级数据毫秒级响应的实时决策架构，涉及优化分布式计算、流批一体数据处理、内存计算等关键技术路径，有效提升高并发场景下的性能。
1、推进能源业务项目在对应省份的落地，能拿结果。 2、掌握和研究所在城市的能源产业和行业的相关动态，分析其对业务发展的影响，给予业务发展前瞻性建议。 3、维护并拓展主管单位的合作关系，搭建沟通渠道，建立、保持与相关部门的良好合作，深入探索合作机会 4、熟悉公司和各项业务情况，与主管单位沟通企业发展情况，传播企业理念和美誉度。 5、维护良好的合作生态，参与行业、上下游产业等合作沟通交流，创造合作机会。
1、推进能源业务项目在对应省份的落地，能拿结果。 2、掌握和研究所在城市的能源产业和行业的相关动态，分析其对业务发展的影响，给予业务发展前瞻性建议。 3、维护并拓展主管单位的合作关系，搭建沟通渠道，建立、保持与相关部门的良好合作，深入探索合作机会 4、熟悉公司和各项业务情况，与主管单位沟通企业发展情况，传播企业理念和美誉度。 5、维护良好的合作生态，参与行业、上下游产业等合作沟通交流，创造合作机会。
1. **AI商家产品规划** 负责面向外卖商家建设AI赋能能力的整体规划，覆盖商家全生命周期。结合LLM/Agent技术能力，制定产品路线图，明确阶段性目标与优先级。 2. **多Agent产品设计与画像构建** 负责多Agent系统（Multi-Agent System）在商家核心场景的产品方案设计，包括但不限于：入驻转化、话术推荐、商户经营扶持、**商户画像**、经营管理、自动化流程等。定义多Agent间的协作逻辑、交互方式与任务编排方案。 3. **技术方案协同** 与算法和工程团队紧密协作，参与Multi-Agent架构设计讨论，理解RAG、Prompt工程、Tools/Function Calling、多Agent协作等技术方案的能力与边界，确保产品设计具备技术可行性。 4. **评估体系与效果提升** 建立AI产品效果的量化评估体系，涵盖任务完成率、准确率及业务指标影响（签约转化率等）；通过Prompt工程、模型微调及其他技术手段持续降低幻觉率，提升系统输出质量。 5. **前沿技术转化** 持续跟踪AI Agent、LLM领域的前沿动态与行业最佳实践，将技术洞察转化为可落地的产品机会点，定期向团队输出技术调研与应用建议。 6. **跨团队协作** 与运营团队、研发团队高效协同，在跨职能环境下推动项目从方案到上线的全流程落地。
1. 通过AI能力改造商家入驻、经营报告、活动营销等关键流程，为效率、效果提升与人力缩减的成果负责。 2. 深入流程实施诊断，识别各环节AI改造可行性、边界、能力选型、数据需求、兜底风控等改造策略。 3. 联动产品、研发、流程策略运营、前线销售等团队共同推动立项、建设、灰度与落地。 4. 定义改造前后的核心指标，建立监控体系，并持续迭代直至核心指标获得显著改善。 5. 跟踪模型与agent能力演进，吸收行业先进实践，定期评估原有流程中原来不能做、现在能做的机会点，带领团队输出最佳落地实践。
1、负责国际化外卖业务的商业分析工作，重点深入竞争、用户、商家、交易等策略细节，为业务提供关键决策输入 2、专题分析：独立开展深度专题分析，基于业务理解，结合内外部洞察，挖掘业务问题或机会，并给与相应的策略建议并推动落地 3、经营分析：支持业务日常周会、月会的经营分析及专题支持工作 4、行业研究：围绕业务方向关键发展需求，开展竞品及行业研究，明确策略及打法，提供充足输入 5、数据基建：定义业务核心指标体系，协同运营、产品、数科、数仓、算法等团队，完善数据基建，推动策略落地
