共 776 个在招岗位 · 滴滴在北京的最新招聘信息
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. 负责网约车安全审核系统的产品运营，基于风险治理诉求，评估审核链路优化点，推动审核、质检、培训、人员管理与任务分发等基础能力的落地，提升使用体验和效率。 2. 参与重点审核平台重构及智能化应用项目，包括做单辅助、审核标准知识库和案例中心等；完成业务调研、需求设计、上线验收和效果评估，推动方案落地。 3. 结合业务数据和一线反馈定位问题，协同治理、算法、产品、研发及交付团队持续迭代。
1、参与Agent Infra平台的设计与研发，面向集团内大规模Agent场景，建设下一代Agent服务平台和Agent时代的基础设施底座； 2、参与设计和落地生产级Managed Agent能力，包括但不限于Agent服务托管、Session/Event/Memory抽象、长任务运行、Agent Harness接入、Agent View/Trace/Replay/Observability等能力； 3、参与构建 Agent 质量评估体系：自动化 eval pipeline、A/B testing、regression detection； 4、负责平台Agent Tool/Skill/MCP网关与治理体系建设，沉淀Tool Contract、Skill Registry、MCP/A2A协议适配、工具调用审计等平台能力，帮助业务低成本构建和复用Agent能力；
1.负责滴滴容器服务上万台机器规模下的单机核心组件 kubelet、kube-agent 等的日常维护、Bug 修复、版本升级，保障大规模集群下节点侧 Pod 生命周期管理、资源上报、驱逐策略等核心能力的稳定性与性能。 2.负责设计并落地算力归一化方案，将不同代际、不同规格的混合云计算资源转换为统一度量单位，支撑跨机型资源调度、容量规划与成本核算，并持续跟踪归一化模型的准确性并根据实际负载表现迭代优化算法。 3.建设单机侧可观测性能力（指标采集、异常检测、故障自愈），配合上层调度、运维团队定位并解决节点级疑难问题。 4.跟踪 Kubernetes 社区版本路线图与 KEP 演进，评估新特性及已知 Bug/CVE 对内部集群的影响，主导版本升级与特性落地方案。
1、负责公司网络基础服务体系的日常运维、故障处理、变更发布与稳定性保障，独立承接专项工作与模块落地，可直接负责某一技术方向的全流程实施工作； 2、负责核心网络服务（LVS、DNS、NAT、基础网络）的日常运维、容量规划、风险治理，持续优化网络链路与服务质量，保障业务高可用； 3、基于业务流量、网络架构现状，具备一定的技术规划与演进优化能力，能够发现架构短板、输出优化方案、推动服务迭代升级； 4、沉淀运维标准化、自动化能力，梳理故障案例、优化变更流程，降低网络基础服务故障率与运维成本； 5、主动探索 AI 提效落地方式，利用 AI 工具提升故障分析、脚本开发、日志分析、方案输出、问题排查等运维工作效率。
1、参与滴滴服务器运维体系的设计和研发，建设服务器基础服务变更体系，提升运维管理效率并保证变更安全性； 2、参与服务器运维平台、监控平台等系统的设计和研发，保障线上服务器稳定运行； 3、参与堡垒机、NTP、装机、YUM源等数据中心基础服务的研发和运维，提升服务性能，保障服务稳定性。
1.负责滴滴 Zookeeper / ETCD 集群的稳定性建设与运维管理，保障核心分布式组件高可用运行。 2.负责大规模集群的自动化运维体系建设，包括集群自动化部署、版本升级、故障恢复及容量管理等。 3.建设分布式系统可观测体系，包括 QPS、延迟、watch 数量、连接数、leader 选举等关键指标监控。 4.参与分布式一致性组件的性能优化与架构升级，提升系统吞吐能力与稳定性。 5.负责故障分析与应急响应，快速定位并解决集群异常。 6.参与运维管控平台化/用户侧平台化建设，提高集群治理能力和产研效率
1. 内核级研发与定制： 负责 Apache Pulsar、Apache BookKeeper 的深度优化与定制开发，满足公司内部复杂的业务场景与多租户隔离需求。 2. 高可用架构演进： 主导 Pulsar 集群的同城双活/异地多活架构设计，设计并落地跨地域复制（Geo-Replication）与冷热数据分层存储（Tiered Storage）方案。 3. 性能调优与瓶颈攻坚： 解决超大规模集群在生产环境中的疑难杂症，包括但不限于 JVM 堆外内存泄露、Netty 网络层瓶颈、RocksDB Write Stall、以及 Zookeeper 元数据风暴等问题。 4. 技术布道与团队赋能： 指导中初级研发工程师，参与核心代码的 Code Review，提升团队整体的分布式系统开发品味与工程质量。
1、负责滴滴数据中心网络规划建设运维工作，整体保障IDC网络稳定性。 2、负责推动网络建设、运维、变更及稳定性相关的系统化、平台化建设落地。 3、跟踪数据中心网络发展的动态，整体把控新技术产品引入的风险控制。 4、负责滴滴相关网络产品的架构设计和改进优化（lvs,sdn,dcs等)及相关运维工作。
1. 负责下列IDC资源品类中的一个或多个方向的全球资源供给，协同需求方和集团采购部，保证资源及时交付、成本合理、质量可控。主要资源品类包括：服务器整机及部件、网络设备及线材、公网及专线、数据中心、公有云、大模型等。 2. 全面、准确了解市场情况，配合资源需求管理方，共同制定资源供给策略，按需执行供应交付，识别供应风险并协同相关团队制定应对措施，确保以合理的成本满足交付时效要求。 3. 主动优化资源供给管理方式和商务方案，主动推动性价比更优的新产品引入，持续提高资源交付效率并降低资源单位成本；沉淀流程、方法论和平台能力，与相关团队共同建设资源运营平台，持续提升资源供给管理自动化、智能化水平。 4. 负责合同、下单、收货、对账、付款等常规商务工作，确保操作准确、及时。 5. 负责供应商管理，定期对供应商交付能力、服务支持力度、产品质量等进行有效评估，解决日常问题，维护良好的供应商关系，提升供应商表现。
工作职责 1. 架构体系建设：设计迭代全球化流量调度、可观测、统一管控等网关架构，搭建可扩展企业级网关技术底座，匹配业务全球化规模化发展。 2. 底层性能优化：围绕转发链路、调度逻辑、HTTP/2、QUIC、内核协议栈深度调优，解决高并发低延迟瓶颈，提升集群吞吐与用户访问体验。 3. 核心模块研发：独立设计开发负载均衡、路由、限流熔断、服务发现、安全防护等网关核心能力，保障系统灵活可扩展，适配复杂业务接入。 4. 线上稳定保障：搭建监控、追踪、容灾、容量管理体系，输出故障应急 SOP，主导线上重大故障排查复盘，保障网关集群持续稳定。 5. 技术迭代创新：跟进云原生网关、网络协议前沿技术，探索 AI Agent 网关场景，基于 MCP、A2A 协议完成方案设计与落地赋能。 6. AI技术提效：落地 Harness 工程体系，持续完善研发交付流程与质量体系，推进研测运维全链路效能升级；结合 AI 技术探索运维自动化、智能化解决方案，提升网关交付效率与运维稳定性。
岗位职责 1. 业务稳定性与熵增治理 为在线业务的稳定性保驾护航，持续做好业务的运维管控和熵增治理，在应急响应、容量管理、风险防范等方面建设和落地完整的运维保障能力。 探索并落地 AI 技术在稳定性保障中的应用，利用大模型和智能化工具进行告警降噪、日志异常检测以及故障根因自动推导（RCA），提升故障的响应和止损效率。 2. 交付效率与标准化/自动化 为业务提供高效可靠的需求交付服务，持续提升运维实现的标准化和自动化能力。 负责新一代智能运维工具（如 运维 Agent、智能 ChatOps 机器人）的集成与开发，对接大模型构建团队运维知识库（RAG），将传统自动化逐步升级为智能化运维。 3. 业务价值与效能提升 洞悉业务核心诉求，探索业界先进理念，持续提升研发效率和资源使用效率，创造业务价值。 将先进的 AI 辅助编程/排障工具引入日常工作流，持续优化资源容量评估模型，用数据和 AI 驱动降本增效。
1.负责国际化外卖商超、跑腿履约产品的规划与建设，深入理解业务场景，持续优化配送链路、履约效率及骑手体验。 2.与业务运营、研发、算法等团队紧密协作，洞察业务问题，分析用户、商家及骑手需求，独立完成产品方案设计， 3.作为业务产品，针对即时配送场景中的订单履约、运力匹配、配送流程等核心问题提出解决方案，并协同上下游推动项目落地。 4.具备跨文化沟通和国际化业务协作能力，深入当地市场，理解不同市场的业务特点。
岗位职责 1、全局监控，通过大盘监控全部全无人运营车辆、各岗位人员、订单状态，识别运营风险，推进解决卡点问题，跟进超时未完成的任务 2、资源分配，根据实际运营需求，进行车辆、各岗位人员的资源部署分配，保证车辆的运转效率及运营质量 3、异常场景处置及外部协调，处理各类非标及突发事件，有效地进行相应资源的调度及异常问题的处理；协调外部资源完成问题闭环、外部信息接收及沟通 4、测试过程中的异常信息汇总上报，如临时封路/事故等异常情况，推动相关方处置 5、结合实际落地情况，收敛过程中的问题，协助推动调度策略及产品工具的不断完善
聚焦滴滴自动驾驶业务，深入理解研发、测试及运营场景，通过数据分析、工具建设和产品方案，持续优化产品体验与业务效率。 深度运用 Claude Code、Codex、Cursor、Copilot 等 AI Coding 工具，参与从需求分析、方案设计到原型开发、效果验证和迭代优化的完整流程，探索 AI 在产品与研发工作中的落地方式。 结合业务需求，参与数据处理、自动化工具、Agent Workflow 及产品原型的设计与实现，推动 AI Coding 工具在团队内部落地，并持续优化相关协作流程。 参与大模型及 Agent 的效果评估与优化，包括评测集建设、指标设计、效果分析、问题归因及方案迭代，保障相关能力在实际业务场景中稳定落地。
团队介绍： 我们是滴滴国际化外卖配送团队，专注于设计并研发面向全球市场的核心配送交易引擎，构建自动化、智能化的配送服务体系，建立高效、可持续的配送交易市场机制与方法论。通过系统化赋能，我们直接推动业务关键指标——包括配送效率、用户体验与综合成本——持续提升，为用户与平台创造长期价值。当前团队重点深耕多业务模式下的实时交易匹配与调度优化，并依托机器学习、统计学、运筹学及经济学等前沿技术，驱动业务持续创新与增长。 岗位职责： 针对国际化外卖业务中复杂的多边交易环境，运用机器学习、统计学、运筹学、经济学等工具，设计核心交易匹配算法与运营策略，支持滴滴外卖在全球范围内的业务拓展，直接提升业务核心指标，助力滴滴在国际市场的竞争力与成功。 负责派单引擎的架构设计、算法研发与持续优化，通过技术能力推动业务规模化增长。 以数据驱动为核心，结合运筹优化、深度学习、博弈论等方法，不断提升交易市场整体效率，优化平台运营成本与用户体验。 协同跨职能团队，深度理解业务逻辑，将业务需求转化为可落地的算法解决方案，并快速响应市场变化与业务挑战。 通过算法创新，支持 IBG Food 各业务线（包括外卖、杂货、即时配送等）实现规模化高速增长，持续优化交易市场的匹配效率与稳定性。
1. 负责国际化网约车交易策略算法设计和实现,包括但不限于司乘匹配,运力调度,流量分发,供需预测,仿真系统等方向； 2. 针对不同国家交易市场的供需情况和竞争态势,和业务方协同设定目标,使用机器学习/强化学习/运筹优化等算法和技术,优化成交率等核心业务指标,助力业务发展。
岗位职责 1.负责公司级Spark引擎的架构设计、核心研发和性能优化； 2.构建高性能、可扩展的实时数据分析平台，支撑千亿级数据毫秒级查询； 3.深入优化StarRocks/Doris/Druid等Spark引擎，解决海量数据分析的痛点； 4.设计并实现智能查询优化、数据湖仓一体、混合负载管理等核心功能； 5.主导Spark引擎在云原生环境下的容器化、资源调度和弹性伸缩架构。
我们是支持滴滴客服的体验技术团队，也是集团内Agentic Organization变革跑得最靠前的团队。 我们正在从L2向L3迈进——让Agent承担主链路，让人回归判断；Pod是最小作战单元，对业务域端到端结果负责。 --- ## 关于这个岗位 我们正在推动 **Agentic Organization 变革**，从"职能分工"走向"业务域闭环"。 作为业务域负责人，你将对某个业务域的**端到端结果**负责： - 业务目标是否达成 - 技术架构是否支撑长期演进 - 团队是否有持续成长的能力 - 组织能力是否在沉淀 你需要具备**独立决策的能力**、**独立对外推动的能力**——以及在 AI 时代持续修炼自己的**审美、品味和判断力**的自觉。 --- ## 核心职责 1. 对该业务域的**端到端结果**负责——制定技术方向、拆解业务目标、确保交付质量，对业务的长期健康承担最终责任 2. 独立对接客服、产品、运营等业务方，推动跨域协同，解决结构性阻塞 3. 建设团队梯队与组织能力，保障组织有持续的战斗力和成长性 4. 推动 **Agentic Organization 变革**在业务域的落地——流程重构、Pod 等最小作战单元、人机协同工作流 5. 对业务域的技术架构质量、系统稳定性和长期演进承担最终责任
1、负责网约车新司机和沉默召回司机注册、出车、审核、账号等关键产品环节负责，通过产品手段提升关键商业指标和体验指标。 2、协同产品和关键横向协同团队，优化网约车的司机准入、出车及审核等多个环节的功能和体验，提升漏斗转化率； 3、监控业务指标和体验指标，结合定性定量用户研究，找到业务机会点或者体验洼地，并通过协同和产品优化等多抓手提升； 4、根据行业趋势和业务目标，优化不同类型司机的注册和准入环节，兼顾安全、合规、司机增长等多项视角；
