共 118 个在招岗位 · 滴滴在杭州的最新招聘信息
1、及时掌握与业务相关的政策动态，研究分析政策对业务发展的影响，给予前瞻性建议； 2、负责项目攻坚，配合或独立完成公司交办的其他事务； 3、有效开展内部沟通协作，为业务发展保驾护航。
1. 负责区域内资源运营相关工作，通过招募、留存、激活及分层策略运营等全链路运营工作助力区域增长目标达成; 2. 负责项目的目标拆解与传达，区域内相关数据看板搭建，目标达成追踪，确保项目目标结果的完成; 3. 负责相关项目的区域落地与推进，整合项目资源，确保项目进度与达成效率; 4. 定位业务发展中的问题，并归纳相应的方法论在全区域其他业务中复用
1、基于大区内现状搭建渠道经营分析体系，识别关键问题及影响因素进行经营诊断并给出有效的行动计划。 2、根据公司目标要求，协同渠道伙伴制定并管理过程指标、落地实施方案、复盘迭代策略、拿到目标结果； 3、负责策划平台活动营销方案并落地执行，并能协同城市一起通过数据反馈持续探索提升用户生命周期中激活、留存，转化等环节的优化方式，助力增长结果交付。 4、有体系化的项目管理能力，规划当期重点方向，从战略解读到项目落地及复盘全链路工作。 5、能够有效落地总部下达的业务战略，达成各项业务指标，制定所辖区域的中长期司机渠道生态经营策略，帮助公司在所在地良性经营和发展。
1、对网约车行业有一定的基础认知，能基于城市现状经营分析，识别关键问题并进行诊断改善 2、负责运力运营相关工作，聚焦供给增长，包括但不限于人群策略运营、生命周期管理等 3、具备项目管理能力，掌握横向沟通技能，主动获取资源，推进核心事项，完成落地及复盘全链路工作 4、拥有数据分析能力，熟练掌握EXCEL、SQL等技能，以数据驱动发现问题解决问题
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
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、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、新业务方向战略统筹 负责代驾事业部新业务场景的运力供给体系从 0 到 1 的顶层设计，明确业务目标、供给模式、关键路径与阶段性里程碑，对业务增长结果负责。 2、总部中台能力建设 坐镇总部，搭建并迭代新业务场景下服务商管理、服务人员运营、供给调度等核心运营体系与标准流程，沉淀可复制的方法论与工具，为全国区域落地提供中枢支持。 3、生态治理与规则制定 设计新业务供给生态的健康结构，制定准入 / 退出、激励牵引、负向管控等规则，平衡规模、效率与生态质量，对供给生态的可持续发展负责。 4、跨域协同与资源整合 作为总部业务总统筹接口人，联动产品、技术、商务、风控、区域运营等多部门，推动新场景、新问题、新政策的快速设计、落地与迭代。 5、策略迭代与风险决策 基于业务数据与市场反馈，快速进行政策、策略的调整与复盘，建立新业务场景下的异常响应与决策机制，确保业务健康增长。
1、通过数据洞察寻找C端增长机会，对人群画像和用户行为进行深度分析洞察； 2、负责市场营销线上渠道（小红书/公众号）生态建设工作，包括数据监控、内容策划等，提升品牌认知和用户粘性； 3、负责本地商务拓展合作，拓展并维护关键场景，通过资源整合撰写营销方案，落地线下营销活动，带领城市完成用户增长目标； 4、监控并分析各类市场活动的核心数据，基于数据持续优化动作，确保营销动作的高效和精准转化；
1、负责滴滴代驾的司机产品，涉及司机增长、司机管理、司机营销、司机体验等，对供给指标负责 2、深入理解行业的供给模式和一线场景，与各方合作，不断优化产品流程与效率 3、基于对业务的理解，协同各方，推进创新落地
1. 负责国际化乘客端APP功能研发和性能优化，参与客户端基础组件及架构设计; 2. 配合产品经理，深度参与产品需求讨论，功能定义等； 3. 设计良好的代码结构，能够不断迭代重构，保障产品的稳定性和体验； 4. 参与项目中遇到的难点技术攻坚。
1. 负责国际化乘客端APP功能研发和性能优化，参与客户端基础组件及架构设计； 2. 配合产品经理，深度参与产品需求讨论，功能定义等； 3. 设计良好的代码结构，能够不断迭代重构，保障产品的稳定性和体验； 4. 参与项目中遇到的难点技术攻坚。
1、参与滴滴数据开发平台建设，负责具体功能模块的设计、开发和测试，如离线开发、离线调度等模块； 2、保障数据平台相关服务的稳定性、高可用性，不断优化服务性能； 3、协助支持内部用户使用平台，收集和反馈用户需求，并转化为具体的技术实现方案
职位名称：Milvus 引擎资深开发工程师 岗位职责 1、负责滴滴向量数据库平台的架构设计与核心研发工作，持续推动技术迭代与性能优化； 2、深度参与向量数据库（Milvus）内核开发，覆盖存储引擎、索引构建、查询优化等关键模块；主导版本迭代、网关服务建设及数据同步组件开发，保障大规模生产集群的高可用性； 3、深入理解业务场景与痛点，持续优化索引、检索、排序等核心能力，构建高可靠、高性能、高可扩展的分布式向量检索系统； 4、规划向量检索相关产品的技术演进方向，并负责技术团队的培养与发展。
* 负责滴滴巴西金融业务的界面UI设计，确保设计呈现兼具美观性、易用性和金融场景专业性； * 充分理解巴西金融市场，洞察业务与设计机会，提出有效解决方案，推动落地和充分验证； * 跟踪用户反馈与业务数据，持续优化界面视觉与用户体验； * 有效总结和沉淀设计方法、制定设计规范，助力团队专业化能力提升。
1. 深入理解99Food外卖的业务模式、交易流程和系统架构，精准识别商户/用户/骑手侧的作弊风险点，与产品、技术、运营高效协同，设计兼具前瞻性与可落地的风控策略架构； 2. 独立思考外卖场景下特有的作弊风险形态，设计科学的数据埋点体系，通过大数据分析量化风险敞口，提前洞察潜在威胁与业务影响； 3. 与多团队紧密联动，通过数据挖掘刻画作弊画像，快速制定针对性打击策略，并持续迭代优化，推动外卖各场景的风控效果持续进阶； 4. 为所负责业务建立完善的风险指标体系，在攻防对抗中持续完善监控闭环，协同数据工程团队搭建可视化监控看板，实现作弊风险的实时感知与快速响应。
1. 调研国内外O2O竞品平台架构，制定合规公开数据采集方案，明确采集维度，搭建自动化、常态化采集体系； 2.独立对接并管理业务侧数据采集需求，厘清数据链条协作机制，充分理解需求商业价值，并协作技术团队完成数据获取与分析，联动多部门完成数据应用和价值推广； 3.负责采集小组人员管理、任务拆解、技能培训，与团队成员协作，共同解决数据采集过程中遇到的技术方案问题和项目运营问题； 4.持续跟踪和研究国内外数据情报管理的最新发展动态，不断提升团队的行业壁垒和创新能力。
1.承接数据产品团队数据采集方案，协助采集团队进行采集实施并确保准确、高效地获取目标数据，同时保证数据的稳定性和准确性； 2. 针对从目标平台采集来的数据建立执行数据质控标准，保障数据准确、完整、一致、有效；开发自动化校验工具，落地数据传输和存储线上化方案； 3.优化数据采集至入库应用相关链路，运用大模型助力数据质量提升，对原始非结构化数据进行清洗加工并建立异常数据预警机制，夯实数据治理和预警能力； 4.结合数据特点与业务应用需求，设计数据质量和稳定性方案，针对数据异动建设应急响应机制，协同上下游完善数据链路中数据传输、数据预警和数据治理的标准化SOP落地；
1. 负责充电国际化业务系统的设计、开发和维护，重点参与供给接入、充电服务、平台运营和商户经营等业务。 2. 负责AI Native业务功能和Agent工作流开发，将大模型与业务数据、接口及操作工具结合，完成分析、执行和结果反馈闭环。 3. 以后端开发为主，借助AI研发工具完成必要的前端页面、后端服务、自动化测试和上线验证，独立交付完整业务功能。 4. 负责系统及AI功能的稳定性和工程质量，包括监控排障、权限控制、效果评测、异常兜底、成本和响应时延优化。 5. 与产品、运营、测试及海外合作伙伴协作，跟进需求落地、线上使用和后续迭代。
1. 售后体系与流程运营 搭建并迭代海外本地化售后处理流程、客诉分级机制、赔付规则，管理全渠道用户售后问题，保障售后标准适配当地法规与业务政策。 2. AI智能客服运营 负责AI智能客服全生命周期运营；持续迭代话术与意图识别模型，推动人工客诉向AI自动化流转，降低人工坐席压力。 3. 履约异常治理 联动配送、商家、风控团队，定位履约端高频售后根因，输出专项优化方案，推动业务侧落地改善，持续压降售后量、差评率、赔付成本，提升消费者满意度。 4. 数据复盘与指标管理 搭建售后看板，持续监控售后大盘指标；定期输出周报/月报，定位问题，给出可落地优化策略。 5. 客服团队协同管理 对接本地人工客服团队，制定质检标准、服务规范。 6. 跨部门推动落地 协同产品、算法、本地化运营，提出AI客服产品需求、履约产品优化需求，跟进需求排期上线，验证优化效果。
1. 具备较高的风险敏感度，及时掌握平台业务相关营销活动或黑灰产动向，并对风险进行解读、分析、评估，完成分管防控策略部署； 2. 基于安全技术及数据分析，构建全面的、准确的、能反映业务安全风险的策略运营体系，并及时发现与定位业务问题； 3. 沉淀分析思路与技术方法，提炼产品需求，与相关团队（如技术开发团队）协作并推动自动化策略的落地； 4. 主动挖掘违规案件线索，通过数据分析梳理、摸索线索关系，控制风险，解决业务痛点； 5. 与相关团队协作进行数据建模工作，推动业务部门的数据化运营。 数据能力（必须）： 1. 熟练掌握现有AI技术，理解业务安全，通过数据分析，实现线上业务和营销活动的安全策略和模型优化； 2. 胜任业务安全数据分析、挖掘和建模，通过规则或机器学习算法，构建安全体系； 3. 与产品、策略团队一起推进安全数据模型系统的架构、设计和研发，支撑实时和离线的安全需求。
1、参与设计下一代 Data+AI数据引擎技术方案，与产品、算法团队合作，完成技术工程代码的开发； 2、通过工程优化，增强 Agent的语义理解能力、反应速度，技术驱动服务体验和效率的提升； 3、主导 Agent 核心链路的技术升级和性能优化，保障服务稳定运行，提升 Agent 的可观测性和稳定性，提升异常应对能力； 4、深入理解业务，参与面向对话过程的对话策略和服务设计，结合先进的智能技术能力，持续打磨服务水平； 5、关注行业前沿，推进有价值的技术与业务场景的结合，探索创新方法，推动技术创新。
1、负责海外金融Fintech业务的连续性保障能力建设，设计并实施面向应用场景的故障发现、故障自愈应急、容灾演练等技术⻛险领域的能力，提供业务无感的自愈保障。 2、围绕Fintech业务的重大项目和活动保障，设计实施高可用的保障方案，识别并解决相关技术风险问题。 3、负责演进Fintech基础架构，保障业务高速发展的同时，构建领先的容灾多活、流量调度、弹性伸缩、故障快速恢复等全局技术架构，提升业务可用率。 4、识别业务发展过程中的效能和成本问题，进行工程效率提升，改进工程交付效率与质量； 5、负责自动化运维平台、技术⻛险平台等的架构设计和系统实现，体系化识别和管控业务风险，持续提升运维效率。
1、负责业务新方向的市场规模探索与可行性研判，通过行业研究、竞品分析及自上而下/自下而上的市场规模测算模型，识别增量机会并输出战略判断； 2、针对现有初创业务，围绕核心假设设计验证框架，通过数据实验与定性调研完成假设的去伪存真，推动业务迭代或及时止损； 3、协同产品、运营团队将战略洞察转化为可落地的业务方案，建立关键指标监控体系并持续追踪业务健康度； 4、定期输出战略分析报告，为部门决策提供数据驱动的方向性建议。
1. 以外部攻击者视角发起蓝军演练，包含Web、办公网、近源、社工等各种攻击场景，完成端到端的全链路演练; 2. 在已有的安全建设的基础上持续的挖掘漏洞或者对新型攻击方式的研究跟进; 3. 现有安全建设体系的攻防对抗，包含waf、hids、rasp等安全设备的对抗绕过;
为商户满意度，供给侧网络规模负责： 1）负责商户签约后的全流程，如场站入驻，场站上线路测，场站运营策略对客沟通； 2）协调商户，桩企，内部技术团队进行相关技术对接； 3）收集商户对场站管理系统的建议，并对产品进行相应迭代； 4）BD售前支持。
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、负责充电运营平台核心算法能力建设，聚焦充电用户画像、场站画像等方向，为平台运营与业务增长提供算法支撑。 2、基于机器学习与数据挖掘技术，构建用户与场站的双侧画像标签体系，设计标签生产与匹配机制。 3、结合画像标签与业务数据，探索充电供需预测、订单趋势分析等方向，持续优化核心业务指标。 3、深入理解充电业务场景，推动算法方案从设计到落地的全链路实现。
1. 负责充电定价引擎核心算法的设计、研发与持续优化，推动算法能力在业务场景中落地。 2. 基于充电交易数据开展需求预测、价格建模和策略优化，提升交易效率、用户体验及业务收益。 3. 运用机器学习、因果推断、运筹优化、强化学习等技术，解决充电定价中的复杂决策问题。 4. 建设算法效果评估和实验体系，持续跟踪、分析并优化核心业务指标。 5. 负责核心技术方案把关和难点攻坚，沉淀算法方法与实践经验，提升团队整体技术能力。
• 主导风控 AI 平台及 Agent 产品规划，围绕准入、反欺诈、反洗钱、案件调查、策略运营等场景，推动 AI 能力从方案设计到规模化落地。 • 负责 Agent Harness 工程体系建设，规划任务编排、工具调用、上下文管理、权限与沙盒、评测、日志追踪、异常恢复等核心能力。 • 深入服务端业务链路，协同算法与研发完成模型服务、数据服务、策略引擎及风控系统的接口设计、能力封装和稳定性建设。 • 建立 Agent 效果评估与持续优化机制，覆盖任务成功率、准确性、时延、成本、安全性及人工接管率等关键指标。 • 推动 LLM / Agent 与规则、模型、知识库及人工审核流程协同，解决幻觉、越权、数据泄露和决策可解释性等风控关键问题。 • 沉淀风控 AI 产品方法论、技术标准与接入 SOP，推动通用组件跨场景、跨产品线复用，提升业务交付效率。
