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算法工程师
算法工程师
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公推荐系统
推荐系统
Pytorch
Sql
Tensorflow
推荐算法
机器学习
深度学习
用户画像
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
滴滴国际化外卖核心算法岗，技术栈前沿、业务成长空间大，薪资具竞争力，但WLB未明确且业务压力可能较大。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
与推荐系统中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2160 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 推荐系统 · 66 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责滴滴国际化外卖业务的推荐算法迭代与优化，通过挖掘用户行为数据构建画像，提升推荐转化率与用户体验
你需要与产品团队紧密合作，运用前沿AI技术解决复杂业务问题，驱动业务增长
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、数学等相关专业
熟练掌握Python/GoLang/C++等编程语言，具备扎实的数据结构和算法基础
深入理解机器学习、深度学习算法和基础AI能力，熟悉业界主流的推荐算法，并能熟练应用于实际场景
具备良好的数据处理和分析能力，熟练使用SQL/Spark等数据处理工具和深度学习框架TensorFlow/PyTorch等
具有较强的问题解决能力和创新思维，能够独立解决复杂的技术问题，对新技术有强烈的学习热情
具备良好的团队协作精神和沟通能力，能够与跨部门团队有效合作
工作职责
负责滴滴国际化外卖业务推荐算法的迭代与优化，强化用户体验，提高推荐转化率，合理调控流量分发确保内容精准触达目标用户
深入研究和分析用户行为数据，挖掘用户兴趣和需求，构建用户画像，为推荐算法提供数据支持
探索和应用前沿的AI能力，推动推荐算法的创新和升级
与产品/业务团队紧密合作，及时响应产品需求变化，为业务增长提供有力支撑
监测和分析推荐系统的性能指标，及时发现并解决问题，持续优化推荐算法的效果
优先资格
有实际项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 作为核心增长业务，业务价值高，容易产出显著的业务成果与绩效回报
- 国际化业务面临多地域、多文化、多语言的用户习惯差异，模型泛化与冷启动难度大
- 适合具备扎实算法基础、对推荐系统有浓厚兴趣，且希望在出海业务和复杂场景中锻炼数据建模与工程落地能力的技术人才
缺点 / 挑战
- 依托庞大的国际化外卖业务场景，能接触到海量用户数据与高并发推荐系统，技术挑战与成长空间大
- 业务增长期对推荐转化率和系统性能要求极高，需承受较大的业务指标压力
角色解读
- 从初级/中级算法工程师成长为推荐系统架构师或算法专家
- 可向算法团队技术负责人（TL）或业务算法策略总监方向发展
- 负责滴滴国际化外卖业务的推荐算法迭代，优化流量分发与转化率
- 挖掘用户行为数据，构建用户画像以支撑算法模型
- 与产品团队协同，监测并优化推荐系统性能，探索前沿AI能力
- 熟练掌握Python/C++等编程语言及扎实的数据结构基础
- 深入理解机器学习、深度学习及主流推荐算法
- 具备大数据处理工具（SQL/Spark）及深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）的使用能力
申请策略
- 了解滴滴国际化外卖业务的市场定位与竞品情况，准备针对出海场景下推荐算法挑战的思考
- 突出在推荐系统、用户画像构建或CTR/CVR预估等方向的实际项目经验与业务收益
- 强调对TensorFlow/PyTorch等框架的熟练度及大规模数据处理（Spark/SQL）能力
- 深入了解国际化推荐场景下的多目标优化、序列推荐或跨域推荐等前沿技术
- 提升对业务指标（如转化率、留存率）的理解与拆解能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点突出你解决的具体技术难点和带来的量化业务收益
- 对于算法对比，从模型结构、适用场景、计算复杂度及业务契合度四个维度展开
- 请介绍一个你主导或深度参与的推荐算法优化项目，最终业务指标提升了多少？
- 在构建用户画像或处理用户行为数据时，如何处理稀疏性和冷启动问题？
- 对比一下你熟悉的几种主流推荐算法（如双塔模型、DIN、DIEN），它们在外卖场景下各有什么优缺点？
- 如果推荐系统的线上性能指标（如延迟）突然恶化，你会如何排查和解决？
- 复习推荐系统经典论文及工业界最新进展（如多目标优化、大模型在推荐中的应用）
- 熟悉滴滴国际化业务的基本逻辑，思考外卖场景下推荐与电商/内容推荐的区别
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活45
使命价值70
薪资福利
85较高
算法岗薪资具备市场竞争力，且国际化业务属于核心增长板块，绩效回报预期较好。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿AI能力探索与海量数据场景，技术栈现代且极具挑战性，能显著提升在推荐系统和出海业务领域的技术深度。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、GoLang、C++、机器学习、深度学习、推荐算法、SQL、Spark、TensorFlow、PyTorch
成长机会探索和应用前沿的AI能力、推动推荐算法的创新和升级
业务类型profit_center
工作生活
45较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，但作为核心业务线的算法岗，通常面临较高的业务指标压力与较快的迭代节奏。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
国际化外卖业务致力于服务海外用户，具有一定的出海战略意义，但主要仍聚焦于商业转化与用户体验，社会公益属性较弱。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号强化用户体验
创新程度积极采用新技术
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