国际出行智能司机补贴算法

团队介绍 国际出行业务是滴滴重要的增长方向之一。国际出行定价补贴团队负责出行业务中的核心交易决策系统，面向多国家、多城市、强竞争、高波动的双边动态交易市场，设计和研发智能化、自动化的定价与补贴算法能力。 其中，智能司机补贴方向 聚焦司机侧供给增长、供给稳定、司机活跃、司机留存和平台经营效率优化，是连接 marketplace 供需平衡、履约体验、增长效率和财务结果的关键算法方向。团队通过机器学习、因果推断、弹性建模、运筹优化、强化学习和生成式 AI 等技术，构建面向全球城市的智能司机激励系统，直接影响国际化业务的完单、GMV、供给满足率、司机活跃、补贴 ROI 和毛利等核心指标。 在这里，你将参与滴滴国际化最核心的交易策略设计，与全球运营、产品、工程、数据科学和区域团队协作，解决真实复杂市场中的供需调控和经营决策问题。你将有机会在全球化发展的进程中，沉淀领先的国际化 marketplace 算法经验，并推动司机补贴系统从经验驱动、规则驱动，持续演进为数据驱动、模型驱动和智能决策驱动。 职位描述 * 负责国际出行 智能司机补贴方向 的算法体系建设和技术路线规划，面向全球多个国家和城市，设计司机激励、预算控制和 ROI 优化等核心策略。 * 深入理解出行双边交易市场的供需机制，围绕司机供给、乘客需求、价格、补贴、履约、竞争和财务目标之间的动态关系，抽象和构建可落地的算法问题，持续提升完单、GMV、供给满足率、司机活跃、司机留存、补贴效率和平台毛利。 * 综合运用机器学习、因果推断、弹性建模、时序预测、转化率/完单率预估、运筹优化、强化学习、Bandit 等方法，建设智能司机补贴的预测、评估、决策和实验体系。 * 负责司机侧弹性和因果建模能力建设，包括但不限于： * 司机对补贴、奖励、订单质量、收入预期、在线时长等因素的响应建模； * 补贴对司机活跃、接单、完单、留存的增量效果评估； * 不同国家、城市、司机分层、供需状态下的异质性 treatment effect / uplift 建模； * 司机补贴真实增量收益和成本归因。 * 构建面向经营目标的智能决策算法，包括长短期 ROI 优化、供需缺口调控、司机分层激励和多目标约束优化。 * 推动智能司机补贴系统的平台化和自动化演进，建设从业务洞察、策略生成、实验设计、效果评估、归因分析到策略迭代的闭环系统，提升全球运营效率和策略迭代速度。 * 探索和落地大模型与生成式 AI 在司机补贴和 marketplace 决策中的应用，推动算法系统向更智能的决策辅助和自动化决策演进。 * 与国际化运营、数据科学、产品、工程和区域团队深度协作，推动复杂跨团队项目落地；作为算法 Leader，负责技术业务问题抽象和建模、技术路径规划和方案把控、团队培养、项目优先级判断和关键业务结果达成。

任职资格 * 统计学、计算机、运筹学、数学、等相关专业硕士及以上学历，博士优先。 * 具备扎实的机器学习、统计建模和算法工程能力，能够将复杂业务问题抽象为可建模、可实验、可优化、可落地的算法问题，并推动线上系统稳定产生业务收益。 * 对出行、本地生活、O2O、广告、营销增长、推荐、定价、补贴、交易平台等至少一个复杂业务场景有深入经验；有双边市场、供需调控、司机/商家/用户激励、补贴 ROI 优化经验者优先。 * 在以下至少一个方向有较深积累，并具备真实业务落地经验： * 因果推断、uplift modeling、treatment effect 评估； * 价格弹性、补贴弹性、供需弹性建模； * 时序预测、供需预测、行为预测； * 转化率、完单率、留存、活跃等预估模型； * 运筹优化、预算分配、约束优化； * 强化学习、Bandit、序贯决策； * 多目标优化和长期价值建模。 * 具备良好的算法系统设计能力，理解从离线建模、特征工程、样本构造、实验设计、线上服务、效果监控到策略迭代的完整链路；有大规模线上策略系统或智能决策系统建设经验者优先。 * 具备较强的数据分析和业务洞察能力，能够基于海量数据识别供需问题、市场机会、策略风险和收益来源；熟练使用 SQL/Hive/Spark/Python 等数据处理和建模工具。 * 具备良好的工程素养和编程能力，熟悉常用算法与数据结构，能够与工程团队高效协作，推动复杂算法策略在线上稳定落地。 * 关注大模型、生成式 AI、Agent、Auto-Research、AI Copilot 等前沿技术方向，并能判断其在业务诊断、策略生成、实验分析、运营提效和智能决策中的实际落地边界与应用价值。 * 具备优秀的业务 sense、逻辑思维、问题拆解和复杂项目推进能力，能在目标不确定、数据不完美、业务约束复杂的环境下持续推动问题解决。 * 具备算法团队管理或技术带队经验，能够制定技术路线、培养团队成员、建立评审机制，并与跨国家、跨职能团队高效协作；英文沟通能力良好者优先。 加分项 * 有出行、外卖、本地生活、电商、广告、推荐、金融营销、供需调度、动态定价、智能补贴等复杂 marketplace 场景经验。 * 有司机补贴、用户补贴、营销券、广告投放、增长预算、供需调控、价格策略等 ROI 优化经验。 * 熟悉因果推断和反事实评估体系，并有线上实验结合经验。 * 熟悉强化学习、Contextual Bandit、Constrained Optimization、Dynamic Programming、Integer Programming、Bayesian Optimization 等决策优化方法。 * 有多国家、多城市、多业务线模型泛化和迁移经验，熟悉 cold-start、domain adaptation、分层建模、城市分群和策略配置化体系。 * 有大模型 / Agent 在数据分析、策略生成、实验复盘、补贴提效等场景的实际探索或落地经验。 * 在机器学习、因果推断、运筹优化、推荐系统、强化学习、经济学建模等相关领域有高质量论文、专利或业界影响力项目。 * Kaggle、KDD Cup、天池、ACM/ICPC 等竞赛成绩优秀者优先。 候选人画像 我们希望你不仅是一个优秀的算法专家，更是能够理解复杂交易市场、驱动业务结果、带领团队攻克高价值问题的算法 Leader。 你需要能够回答并持续解决这些问题： * 司机为什么上线、为什么接单、为什么流失？ * 一笔补贴到底带来了多少真实增量？ * 如何让补贴策略从人工经验走向自动化、智能化和可解释的决策系统？ * 如何利用大模型和生成式技术提升策略研发、效果诊断和全球化协作效率？ 如果你希望在全球化出行业务中，建设真正影响 marketplace 运转效率的智能决策系统，欢迎加入我们。