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负责滴滴充电的用户研究工作，包括： 1. 全流程专项交付：根据业务需求、梳理调研目标、制定体验指标及研究方案、多数据源产出报告、分享汇报、跟踪落地动作&效果； 2.保证NPS体验研究周期性项目的高质量交付，能够持续为团队监测体验变化、看清体验问题；通过线上线下调研进行持续的用户心智观察，为团队持续提供有价值洞察； 3.保障体验机制的正常运转，让用户研究结果充分被知晓、有改进，与各业务团队一起为体验提升努力； 4.主动与各业务团队协作，能够有意识的根据业务目标主动挖掘用户需求。
国际化智能乘客补贴算法团队负责研发面向全球市场的乘客补贴算法与系统，通过自动化、智能化的补贴决策，提升国际化业务核心指标。 主要职责 负责乘客补贴算法研发，包括弹性模型、因果推断、运筹优化、时序预测等； 分析运营数据和业务问题，设计补贴策略并挖掘增长机会； 负责数据处理、特征工程、模型训练、效果评估及持续优化； 维护和优化线上模型，提升模型效果、系统稳定性和运行效率； 探索大模型在数据分析、策略生成、异常诊断和研发提效等场景中的应用； 与产品、工程和运营团队协作，推动算法项目落地并达成业务目标。
1.电价预测模型研发：基于负荷、新能源出力、天气等多源数据，设计并训练深度学习模型（LSTM/Transformer/时序模型等） 2.特征工程与因子挖掘：处理多源异构数据（时序数据、面板数据、天气数据），进行数据清洗、对齐与特征提取，挖掘具有预测力的信号 3.模型评估与迭代：搭建回测框架，进行模型效果评估、归因分析与过拟合防范，持续迭代优化 4.策略对接：与交易策略团队协作，将预测信号转化为可执行的申报决策建议 5.研究探索：跟踪时序预测、深度学习在金融领域的前沿进展，探索新方法在价差预测场景中的应用
国际化智能乘客补贴算法团队负责研发面向全球市场的乘客补贴算法与系统，通过自动化、智能化的补贴决策，提升国际化业务核心指标。 主要职责 负责乘客补贴算法研发，包括弹性模型、因果推断、运筹优化、时序预测等； 分析运营数据和业务问题，设计补贴策略并挖掘增长机会； 负责数据处理、特征工程、模型训练、效果评估及持续优化； 维护和优化线上模型，提升模型效果、系统稳定性和运行效率； 探索大模型在数据分析、策略生成、异常诊断和研发提效等场景中的应用； 与产品、工程和运营团队协作，推动算法项目落地并达成业务目标。
1、负责浙江省共享电单车市场的政策研究和行业动态追踪，挖掘市场机会； 2、理清省内各区县关于行业准入的决策链路和日常管理办法，支持城市做好准入和日常稳定运营； 3、掌握区域内核心合作商及主管部门核心kp的关系链路，为业务保驾护航； 4、制定主管部门的日常拜访和维护计划，并落地实施； 5、能够协调内外部资源，独立主导目标区域开城任务； 6、牵头突发事件的应急处置。
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
1、参与大数据开发平台整体架构设计、技术选型，负责核心模块架构优化，如数据采集、数据加工、数据服务、数据治理等 2、引领技术创新，践行Data+AI战略，探索大数据、大模型等前沿技术应用，推动平台进步 3、对接业务核心需求，转化为技术架构方案，并转化为具体的技术实现方案 4、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
1、负责Kafka平台架构设计与研发，支持分层存储、Raft共识、Serverless等能力，构建高吞吐、低延迟的数据基础设施，满足AI对数据Infra不断增长的需求。 2、主导Kafka内核源码级开发与性能调优，持续提升系统吞吐量、稳定性及响应能力。 3、负责Kafka集群的日常运维、监控、扩容和故障处理，支撑业务平稳运行。 4、结合消息队列的流式数据处理场景，沉淀 Kafka 在 AI 方向的技术方案与最佳实践，推动平台能力持续演进
1、建立事业部视角的经营分析框架，输出经营管理建议，协助达成业务目标并提升效率 2、负责事业部核心重点项目的商业分析专题研究、收益测算、落地推动、复盘考核等。挖掘业务发展中的问题和潜在的机会点，为业务发展提供前瞻性的外部视角和落地方案。 3、针对管理层及业务实际需求，开展针对性研究，通过市场、产品、用户、竞争、财务等多维度分析，提供专项分析及决策支持
负责流量获取与产品能力基建方向，通过数据驱动提升获客效率与产品底层能力，包括但不限于： 1、负责流量获取策略制定与优化，基于大体量数据系统分析各渠道/场景的流量结构与转化效率，识别获客增长空间 2、建立并维护流量/获客数据指标体系，通过 AB 实验持续验证优化方案，推动 ROI 与转化效率提升 3、推进用户增长相关的产品能力建设（人群运营、科学实验评估等方向迭代优化），沉淀可复用的产品基建
1、负责滴滴 Flink 引擎的完善和优化，从实时性、稳定性、性能和功能等多方面进行架构设计和实现 2、深入理解业务，发现用户对于实时的需求痛点，帮助业务解决问题的同时从中提炼出通用和潜在需求，用于指导规划 3、规划实时计算及实时数据湖等产品技术方向，培养发展技术团队
1、深入了解和掌握业务进展和人员现状，根据业务的战略发展方向，进行组织诊断，整合内部资源，提供HR解决方案； 2、结合业务发展推进组织结构升级，合理有效配置人力资源；支持业务部门进行组织费用的精细化管理，提升整体组织效率； 3、关注目标管理及绩效考核，确保持续的沟通与反馈。开展员工日常沟通，持续关注员工的成长与发展； 4、负责企业文化、价值观在部门的落地，组织团队活动，营造组织氛围，激活组织状态，提升凝聚力； 5、兼顾Site HR相关职场事宜，处理职场日常行政、环境协调及相关对接工作，保障职场有序运转。
1. 安全度量体系架构与演进：主导设计量化安全水位指标体系，构建动态基线模型；通过数据驱动说明安全趋势，提前识别体系性结构风险。 2. 模拟高级红蓝演练：组织并参与高阶渗透测试与红蓝对抗演练，模拟APT攻击手法，重点检验纵深防御体系的失效盲区与应急响应极限。 3. 防御体系有效性深度验证：对WAF、HIDS、EDR、SIEM、XDR等核心安全平台进行策略深度审计与绕过测试，评估安全组件在不同攻击链阶段的有效覆盖率与误报/漏报率。 4. 风险治理决策支持：将技术风险转化为业务语言，定期输出《安全水位体检报告》 5. 合规与标准前瞻：跟踪国内外最新安全威胁态势与当地合规监管要求，提前规划水位检验标准升级，推动安全架构的持续演进。 6. 团队能力建设：负责安全检验团队的技术梯队培养，制定内部攻防技术标准，提升团队整体实战能力。
1.主导金融场景下大模型安全对齐的工程化方案设计与迭代。深入优化RLHF/DPO在垂域模型中的训练效率与对齐效果，构建覆盖输入过滤、意图识别、输出审查的多层级护栏系统，确保模型拒答率与误伤率在千万级日调用下达到金融级平衡点。 2.跟进多模态大模型（图文/音视频）在远程面审、双录质检场景的落地节奏，提前储备并落地低成本、低延迟的多模态安全检测能力。研究方向包括Deepfake检测、跨模态一致性校验、视觉对抗样本防御等，确保多模态攻击面在金融场景中得到有效管控。 3.建立AI安全内部评测标准体系。设计覆盖"诈骗诱导、隐私泄露、合规红线、业务逻辑绕行"等金融特有维度的安全测试集，并推动评测流程嵌入模型发布门禁 4.主导构建面向金融黑灰产的自动化红队评测平台。不仅要自己编写越狱及提示注入的自动化攻击脚本，更要设计一套持续对抗训练Pipeline，让防御模型在与红队的"左右互搏"中自动进化，有效抵御针对金融场景的定制化诱导攻击 5.攻克大模型安全领域在工程化中的痛点，如大模型推理下安全检测的毫秒级延迟要求、护栏系统在高并发场景下的稳定性等。
1. 负责大模型应用与AI智能体（Agent）安全体系建设，覆盖工具调用、Skill调度、多Agent协作等全链路风险管控，输出AI安全规范、基线与落地流程； 2. 深入研究Agent智能体安全机制，解决智能体自主执行带来的越权、注入、数据泄露、高危操作等风险，构建恶意指令逃逸、工具越权调用、权限逃逸等防御能力； 3. 主导AI Agent安全架构设计，覆盖向量数据库安全、Agent应用安全、AI接口与调用链路安全、模型水印与溯源等关键环节； 4. 研究Multi-Agent协同决策框架的安全机制，设计多智能体间的权限隔离、通信安全与协作信任体系； 5. 构建自动化红队评测与蓝队防御体系，开发AI安全评估工具与测试框架，建立安全评估基准与持续回归测试机制； 6. 跟踪全球AI Agent安全前沿攻防手法与研究成果，沉淀攻防案例、威胁规则与安全基线，持续迭代防护策略； 7. 推动安全工具链、自动化检测平台与DevSecOps工具链建设，将AI安全能力融入研发与运营全流程；
1.设计fintech信息系统安全架构方案，包含底层硬件、系统内核、容器、应用的纵深防御体系； 2.主导fintech信息系统安全风险评估并推动解决，包含检测、治理、防御等工作； 3.负责推动fintech信息系统安全能力落地，包含数据、文件、进程、网络等管控能力； 4.跟踪和研究业界最新系统安全领域技术和趋势，持续提升fintech基础设施安全水位； 5.负责梳理fintech办公安全风险，设计合理安全方案推动解决
推进企业数据分类分级工作，建立数据资产台账，基于分级结果落地差异化数据安全策略。 负责 API 数据安全治理体系建设，统筹接口安全管控、敏感数据防护、签名验签机制落地与风险治理。 建设数据安全审计日志体系，实现日志采集、分析与异常行为监测，支撑安全溯源与合规审计。 推动业务与研发团队推动安全规范落地，处置数据安全风险事件，满足法律法规与监管合规要求。
1.设计fintech信息系统安全架构方案，包含底层硬件、系统内核、容器、应用的纵深防御体系； 2.主导fintech信息系统安全风险评估并推动解决，包含检测、治理、防御等工作； 3.负责推动fintech信息系统安全能力落地，包含数据、文件、进程、网络等管控能力； 4.跟踪和研究业界最新系统安全领域技术和趋势，持续提升fintech基础设施安全水位； 5.负责梳理fintech办公安全风险，设计合理安全方案推动解决
1、负责fintech安全体系规划与设计，对核心业务进行应用安全架构设计，能够给出完整的解决方案 2、负责fintech业务安全代码审计、渗透测试和漏洞挖掘等工作； 3、负责fintech业务相关的安全技术研究，针对性设计安全防护方案并推动落地；
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；
数据仓库建设： 负责滴滴国际金融业务（支付、信贷等）的离线及实时数据仓库规划、建模与落地，构建高质量的数据资产体系。 指标体系开发： 主导实时与离线数据集市建设，设计并开发核心业务指标，为风控、运营及管理层提供精准的数据支持。 性能调优与稳定性： 负责大数据计算任务（Spark/Flink）的性能调优，保障数据产出的时效性与准确性，解决海量数据场景下的技术难题。 AI 赋能研发： 探索大模型（LLM）在数据研发领域的应用（如 Text-to-SQL、智能运维 Agent），利用 AI Coding 工具提升团队研发效率。
数据仓库建设： 负责滴滴国际金融业务（支付、信贷等）的离线及实时数据仓库规划、建模与落地，构建高质量的数据资产体系。 指标体系开发： 主导实时与离线数据集市建设，设计并开发核心业务指标，为风控、运营及管理层提供精准的数据支持。 性能调优与稳定性： 负责大数据计算任务（Spark/Flink）的性能调优，保障数据产出的时效性与准确性，解决海量数据场景下的技术难题。 AI 赋能研发： 探索大模型（LLM）在数据研发领域的应用（如 Text-to-SQL、智能运维 Agent），利用 AI Coding 工具提升团队研发效率。
1、基于不同业务线形态，制定适配的流程解决方案；具备用户体验视角，能够推动产品/策略/系统优化； 2、结合实际业务运营，掌握清晰正确的分析思路与方向，熟知各数据指标，能及时洞察风险前兆进行预警与影响评估； 3、准确分析识别承接业务需求，结合服务侧能力、可行性等维度设计并推进落地服务支持项目； 4、负责知识库维护工作，包含制定撰写sop、流程图绘制、话术制定、提效系统配置等，保证业务平稳落地；
1. 负责信用卡分期产品在巴西市场的运营策略制定与执行，结合数据分析、用户反馈、以及市场调研，洞察用户需求，探索并推动策略和产品的优化； 2. 拆解整体增长目标，基于巴西市场特性、用户需求及合规要求，以定价、补贴、流量营销和客群分层为核心抓手，搭建用户增长框架，明确 “产品功能 - 获客场景 - 转化路径” 的联动逻辑，输出可复用的用户增长策略； 3. 产品运营和体验优化：通过A/B测试，不断迭代和打磨产品功能、转化链路、营销获客工具，提升端到端获客效率； 4. 持续监控和分析策略数据，优化经营策略，及时发现和定位问题，能够对问题进行系统化拆解及优化； 5. 跨部门协作，协同产品、风险、算法、商分、研发、市场等中巴团队，推动增长项目，快速落地并实现； 6. 关注市场竞争的变化，调研竞品的产品、运营策略变化，输出有价值的策略优化方案并推动落地；
1、日常经营分析：支持国际化外卖日常的经营分析，能够建立有效的经营监控体系，并深入理解，及时根据异动进行分析 2、全局监控：为管理层提供全局业务的洞察分析，建立统一的监控&分析框架，看清全局趋势和问题，能够通过数据指标建立业务健康度和风险预警机制，并持续改善 3、目标拆解与预算分配：根据整体业务目标，细化并拆解不同业务端的一阶、二阶目标及核心指标，并制定相应的预算分配机制，形成常态化的预算管理流程 4、目标追踪与管理：常态化的目标及OKR跟踪机制的建立，建立全流程业务管理能力 5、内部沟通：有效拉通多个团队间的合作，搜集理解多方信息，形成全量认知
1.负责海外指定平台数据抓取开发与维护，负责自动化工具与RPA开发，攻克高频反爬等难点，并结合OCR技术完成数据解析和入库； 2.根据业务需求迭代爬虫程序，精准定制数据采集规则，完成增量、全量、定期抓取任务，保障数据采集的完整； 3.独立对接业务侧数据采集需求，明确采集字段、数据口径和应用场景，协同技术团队完成数据获取、清洗、校验及应用落地； 4.跟踪RPA等自动化采集技术及数据采集相关技术发展，不断优化采集方案和团队能力。
1、负责搭建属地安全运营和应急管理体系，确保业务安全合法合规并快速有效处置安全事件； 2、督促指导属地业务部门开展各项安全工作，推动检查、整改与跟踪闭环管理； 3、建立并维护属地安全管理制度，涵盖全员安全生产责任制、操作规程、应急预案等； 4、组织策划团队安全教育培训，确保按计划实施并完善记录档案； 5、主导危险源辨识与风险评估工作，监督各项风险控制措施的落地执行； 6、组织开展应急演练，负责安全事件处置、报告与复盘分析。
1、基于ID效果图及产品需求，设计自行车、电动车周边智能产品，绘制2D、3D图、结构总装图； 2、设计前期充分考虑使用过程中的各种场景，并基于ID、产品需求等做出方案平衡及取舍。 3、对自己熟悉领域的零部件有较深的技术挖掘能力，新产品的创新能力，和技术平移能力。 4、技术敏感度高，对竞对的动态及时察觉并给出针对性的竞争方案，保持产品技术参数竞争力。 5、新零件设计的可行性评估与设计缺陷的提前研判；具备对零部件的测试 ，装配，调试能力； 6、对生产过程中出现的各种结构问题快速给出技术方案，分析记录，修改图纸，转入量产确认跟踪； 7、 确保所设计图纸的正确性、规范性、生产可行性；负责产品的结构、量产化导入设计、能为产品全生命周期提供技术方案；
1. 负责核心业务链路的双活架构建设与持续演进，确保核心交易链路在单机房故障等极端场景下能够平滑切换; 2. 推进核心业务链路的单元化改造，实现流量按机房维度进行读写闭环，消除跨机房长尾延迟与网络依赖风险; 3. 负责业务线机房迁移的整体架构规划与落地执行，保障迁移过程中零重大线上故障; 4. 系统性推进核心链路架构升级与技术栈统一，包括高版本JDK升级、中间件版本统一及注册中心平滑迁移等基础设施建设; 5. 负责业务线服务器资源成本优化，通过资源利用率提升、冗余资源回收、架构降配等手段持续推进年度降本目标达成; 6. 从0到1搭建AI驱动的研发效能平台，通过Agent编排、脚本自动化、研发流程Hook等手段实现研发全流程的智能化改造; 7. 负责业务线日常稳定性运维与保障，建设并完善监控告警体系，提升报警接手率与应急响应效率; 8. 应对高并发场景下的系统稳定性和性能挑战，处理复杂业务问题，适应快速变化的商业环境
负责滴滴国际化餐饮 SaaS 营销系统的架构设计与核心能力研发，涵盖顾客资产、标签分群、会员体系、优惠券、营销活动、自动化触达、复购召回、推荐裂变、渠道归因及 A/B 实验等业务功能； - 围绕“获客—转化—留存—复购—裂变”的商家经营链路，深入理解不同国家和地区餐饮商家的营销场景，用技术提升商家营销效率和经营效果； - 负责营销领域模型和平台化能力建设，包括人群圈选、营销规则、权益计算、活动编排、触达调度、频控防扰、效果分析等，支持多国家、多租户、多渠道和复杂营销策略； - 负责 WhatsApp、短信、邮件、社交媒体、广告平台等外部营销渠道的接入与治理，解决授权、回调、限流、重试、幂等、数据一致性及渠道差异等问题； - 推动营销系统持续演进，解决高并发活动、海量顾客数据处理、实时事件触发、热点资源竞争、资金及权益安全等技术难题，保障系统稳定性、可扩展性和交付质量； - 建设营销效果度量体系，通过渠道归因、转化漏斗、增量实验等方式评估营销价值，推动技术方案对商家转化率、复购率、留存率和营销投入产出比产生实际提升； - 探索 AI 在营销场景中的生产应用，包括营销内容生成、智能分群、活动策略推荐、个性化触达、顾客意图识别和经营分析，并建立必要的效果评估与安全机制； - 负责核心技术方案评审、疑难问题攻坚和跨团队协作，推动产品、数据、算法及研发团队高质量完成复杂项目； - 负责技术文档撰写与维护，沉淀营销领域最佳实践，指导团队成员成长并推动团队技术能力建设。
