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滴滴出行
增长资深工程师(广告投放)
立即应聘

增长资深工程师(广告投放)

发布于 大约 21 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
分布式系统
数据分析
A/B测试
系统架构
个性化推荐
广告投放
大数据处理

AI 估算 · 30k–50k

北京互联网大厂资深岗位,技术栈含广告与增长方向,薪资有竞争力,估算中位数40k/月,16薪。

职位详情

关于这个职位

该职位是滴滴出行增长团队的核心技术岗,负责广告投放系统的架构设计、开发与优化,同时参与用户增长相关的技术方案设计,包括数据分析、A/B测试和个性化推荐

需要3-5年经验,具备扎实的编程和分布式系统能力,能应对高强度工作环境
适合有志于在广告技术和用户增长领域深耕的资深工程师

最低要求

本科及以上学历,计算机相关专业,3-5年技术研发经验,有广告投放系统开发经验; 2. 精通至少一种主流编程语言,熟悉分布式系统设计和大数据处理; 3. 具备良好的沟通表达能力、团队协作精神和解决问题能力; 4. 有用户增长、数据分析相关项目经验者优先; 5. 持有相关专业证书或具备特殊技能者优先考虑

工作职责

负责广告投放系统的架构设计、开发和优化,提升系统性能和稳定性; 2. 设计并实现用户增长相关的技术方案,包括数据分析、A/B测试、个性化推荐等; 3. 应对高强度工作压力,处理复杂技术问题,适应快速变化的商业环境; 4. 协调跨团队协作,推动技术方案落地,达成业务增长目标

优先资格

有用户增长、数据分析相关项目经验者优先; 持有相关专业证书或具备特殊技能者优先考虑

AI 洞察

优缺点分析

  • 滴滴作为出行巨头,广告和增长业务是核心盈利方向,技术投入大,有较大的成长空间
  • 岗位涉及架构、大数据、推荐系统等前沿技术,有利于积累高价值的技术栈和经验
  • 工作内容直接与业务增长挂钩,成果可见,个人贡献对业务影响大,成就感强
  • 明确提到‘高强度工作压力’,需要适应快节奏和快速变化的商业需求,加班可能较多
  • 技术复杂度高,涉及分布式系统、大数据、算法等领域,对综合能力要求高
  • 广告投放和用户增长领域竞争激烈,需要持续学习新技术和业务知识
  • 适合有3-5年后端或大数据经验,对广告技术或用户增长有浓厚兴趣,抗压能力强,追求技术深度和业务影响力的人

角色解读

  • 技术纵深发展:成为广告系统或增长技术领域的专家,主导核心算法或架构演进
  • 管理路线:晋升为技术Leader或增长团队负责人,带领团队完成业务目标
  • 横向拓展:可转向商业化产品、数据科学或更广泛的用户增长策略岗位
  • 负责广告投放系统的整体架构设计与核心模块开发,优化系统性能与稳定性,处理高并发、大数据量场景
  • 设计与实现用户增长技术方案,包括用户行为数据分析、A/B测试平台搭建、个性化推荐算法落地
  • 与产品、运营、数据等跨团队协作,推动技术方案从需求到上线,直接支撑业务增长目标
  • 精通至少一种主流编程语言(如Java、Python),具备分布式系统设计经验,熟悉微服务、消息队列等
  • 掌握大数据处理技术(如Hadoop、Spark、Flink),具备数据分析和实验设计能力,熟悉AB测试方法论
  • 了解广告投放业务流程或用户增长策略,有实际项目经验者优先

申请策略

  • 关注滴滴在出行领域的商业化布局,在面试中展示你对业务的理解和增长技术思路
  • 准备1-2个你主导或深度参与的技术项目,重点讲架构设计、挑战和成果
  • 突出广告投放系统或相关分布式系统的架构设计经验,包括性能优化、高可用等具体案例
  • 展示在A/B测试、用户增长、数据分析方面的项目成果,最好是可量化的业务指标提升
  • 强调编程能力和大数据处理经验,列出熟悉的技术栈(如Java/Python、Spark、Kafka等)
  • 如果有跨团队协作推动项目落地的经验,一定要详细描述
  • 如果对广告系统不够熟悉,可以快速学习广告竞价、定向、归因等基础知识
  • 补充大数据处理工具(如Flink、Spark)和AB测试统计原理

面试指南

  • 使用STAR原则(情境、任务、行动、结果)回答技术项目问题
  • 对于系统设计类问题,先明确需求,然后画架构图,分模块说明,最后总结挑战和优化点
  • 对于业务场景问题,结合数据驱动思维,先分析,再设计实验,最后评估迭代
  • 请描述你设计或参与的高并发广告投放系统的架构,如何保证系统的稳定性和实时性?
  • 如何设计一个A/B测试平台?你觉得在用户增长场景中,A/B测试需要注意哪些陷阱?
  • 假设我们需要提升广告点击率,你会从哪些方面入手设计技术方案?
  • 你在跨团队合作中遇到过哪些冲突?如何推动技术方案落地?
  • 请分享一个你优化过的分布式系统案例,涉及哪些技术难点?

匹配度报告

65
综合匹配度

大厂核心增长技术岗,薪酬发展优,但工作强度高,WLB较差。

适合人群
适合追求技术成长、业务影响力,能接受高强度工作,对薪资和发展有较高期望的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活30
使命价值65

薪资福利匹配

75中等

滴滴作为上市大厂,薪资具有竞争力,但JD未明确提及福利细节,整体薪酬水平在行业中上。

薪资信号未披露 (30K-50K/月)

成长发展匹配

90较高

岗位涉及广告系统、大数据、用户增长等前沿技术,且直接支撑业务增长,能带来高强度的技术成长和职业发展空间。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈广告投放、分布式系统、大数据、A/B测试、个性化推荐、数据分析
业务类型profit_center

工作生活匹配

30较低

JD明确提及‘高强度工作压力’,暗示加班或快节奏,且未提远程或弹性办公,工作生活方式可能较为辛苦。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词

使命价值匹配

65中等

滴滴作为出行巨头,影响力大,岗位直接助力用户增长,有一定社会价值,但JD未强调使命愿景。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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