负责网约车C端交易引擎能力构建与迭代： 1.1、负责智能推荐引擎技术迭代升级：主导乘客侧订单推荐、车型推荐、路线推荐等核心场景的引擎架构设计与落地，覆盖召回、粗排、精排、重排全流程，结合实时上下文数据（位置、时段、出行偏好）与离线画像特征，优化匹配效率，实现“人-车-场景”的精准适配，提升叫车成功率与用户体验
1.2、负责智能定价体系技术迭代升级：设计并迭代“多品类+一口价+动态调价”多元定价模型，平衡供需关系、司乘双方利益，通过多品类+智能化定价驱动司乘平台在交易市场实现高效交易
1.3、负责智能补贴引擎技术迭代升级：搭建以LTV为导向的智能补贴引擎，运用Uplift增益模型与运筹优化算法，实现补贴人群、金额、触达方式的千人千面精准投放
聚焦拉新、促活、防流失、召回等用户生命周期各阶段，提升补贴ROI，杜绝无效补贴，最大化补贴对用户留存与复购的拉动作用
2、负责LTV导向交易体系构建：围绕乘客全生命周期价值提升，构建一体化交易引擎框架，打通推荐、定价、补贴、预算、结算等全链路数据，建立LTV评估模型与优化闭环
通过策略迭代，实现从“单次交易转化”到“长期价值沉淀”的转变，提升核心用户留存率、复购频次与客单价
3、负责系统性能与风险管控：保障交易引擎在早晚高峰、恶劣天气等极端场景下的高并发、低延迟、高可用性，通过负载测试、压力模拟等手段持续优化系统吞吐量与响应速度，满足微秒级实时计算需求
4、负责技术前沿探索与落地：跟踪AI算法、因果推断、分布式系统等前沿技术趋势，探索大模型、实时计算框架在交易引擎中的应用，推动技术创新与业务赋能，保持平台在行业内的技术领先性
5、负责团队管理与跨部门协作 负责核心技术团队建设，制定研发流程与规范，推动技术文档化、代码质量控制与人才梯队建设
与商分、运营、产品等部门紧密协作，将业务需求转化为技术方案，对齐商业目标与技术实现，推动策略快速落地与迭代优化