滴滴出行
AI策略专家/资深分析师
AI策略专家/资深分析师
发布于 大约 10 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
数据分析与科学
Pytorch
Tensorflow
Xgboost
信贷风控
大模型
机器学习
深度学习
特征工程
AI 估算 · 30k–50k
滴滴上市巨头，上海AI专家岗位，5年+经验，技术难度高，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为AI策略专家/资深分析师，你将利用大模型和机器学习技术，负责信贷风控场景下的AI模型开发与应用，包括信用评分、反欺诈等
你将与产品、工程团队协作，推动AI能力在金融业务中的规模化落地，是风控智能化的核心推动者
最低要求
计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业硕士以上学历，5年及以上算法研发经验，有AI赋能业务落地经验者优先
精通机器学习、深度学习基础理论与常用算法（如XGBoost、Transformer、BERT、多模态、大模型微调等），具备扎实的数学功底（线性代数、概率论、微积分），熟练掌握至少一种编程语言（Python优先），熟悉TensorFlow、PyTorch等主流框架，具备独立完成算法设计、开发、调试与优化的能力
具备信贷风控相关场景工作经验者优先
具备极强的沟通协同能力，能清晰对接业务需求，协调跨部门资源，推动项目顺利进展
对AI技术有强烈的热情与探索欲，具备良好的学习能力、创新能力和抗压能力，能快速跟进前沿技术并落地应用
工作职责
负责信用/反欺诈风险识别、信贷特征挖掘、策略训练提效等场景下的大模型开发和应用，推动AI模型从研发到生产环境的稳定落地，并制定AI模型或风险策略应用标准
基于大模型等能力，对信贷风控业务特征体系进行扩展和优化，提升特征画像体系丰富度，提升模型效果
同时利用agent能力构建自动化链路，提升特征挖掘效率
跟踪国内外AI、算法领域前沿技术（如大模型应用、Agent技术与应用等），结合团队业务场景进行技术预研与创新
与产品、工程、业务团队深度协同，精准理解业务需求，将算法方案与业务场景深度融合，推动AI能力在各业务环节的规模化应用
优先资格
有AI赋能业务落地经验者优先
具备信贷风控相关场景工作经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI技术（大模型、Agent），技术成长快
- 滴滴平台大，资源丰富，业务场景真实且数据量大
- 金融风控是核心业务，项目影响力大，个人价值凸显
- 与技术牛人合作，团队氛围好，成长空间大
- 信贷风控业务复杂度高，需深入理解业务逻辑
- 大模型落地难度大，需处理工程化、稳定性等问题
- 跨部门协作多，对沟通协调能力要求高
- 适合具备扎实算法基础、对AI前沿技术有热情、渴望在金融科技领域深耕的技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术深耕：成为大模型在金融风控领域的专家，主导核心算法研发
- 管理转型：从技术专家转向技术管理，带领AI策略团队
- 跨界发展：转向金融科技其他领域，如反欺诈、推荐系统等
- 开发并部署大模型用于信贷风控，如信用评分、反欺诈识别
- 利用大模型和Agent技术构建自动化特征挖掘链路，提升建模效率
- 跟踪前沿AI技术，结合业务需求进行技术预研与创新
- 与产品、工程团队协作，推动AI模型在业务环节的规模化应用
- 精通机器学习与深度学习，熟悉XGBoost、Transformer、BERT等模型
- 掌握Python编程，熟练使用TensorFlow或PyTorch框架
- 具备大模型微调、Agent开发等前沿技术能力
- 优秀的沟通协同能力，能将算法方案转化为业务落地
申请策略
- 简历中量化模型效果提升，如AUC提升X%，坏账降低Y%
- 准备一个完整的大模型落地案例，从需求到部署的细节
- 突出大模型相关项目经验，尤其是模型微调、部署落地的案例
- 强调信贷风控背景，如信用评分、反欺诈模型开发经历
- 展示工程化能力，如模型上线、A/B测试、监控等
- 列出跨部门协作项目，体现沟通协调能力
- 补充大模型微调技术（LoRA、Prompt Tuning等）
- 学习Agent框架（如LangChain、AutoGPT）及工具调用
面试指南
- STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出技术难点和量化成果
- 先概述业务背景，再阐述技术方案，最后总结效果和反思
- 请介绍一个你主导的大模型落地项目，包括选型、训练、部署及效果
- 信贷风控中，如何使用机器学习识别欺诈？如何处理不平衡数据？
- Transformer在风控场景中如何应用？与传统模型相比优势在哪？
- 如何评估大模型在信贷场景的落地效果？有哪些关键指标？
- 描述一次跨部门协作推动算法落地的经历，遇到什么困难？
- 复习机器学习基础，尤其是决策树、集成学习、深度学习
职位点评
62
综合评分
滴滴AI专家岗，前沿技术栈，高成长性，但WLB一般。
更适合这类人
该职位最适合追求技术成长和职业发展的求职者，但对工作生活平衡要求较高者可能需权衡。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展90
工作生活40
使命价值60
薪资福利
60中等
薪资未披露但滴滴上市巨头，岗位薪资应具竞争力；福利未提及，但大厂通常有基础保障。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及大模型、Agent等前沿技术，技术成长空间巨大；JD提到跟踪前沿技术，但未明确晋升机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、Transformer、BERT、多模态、XGBoost
业务类型profit_center
工作生活
40较低
工作地点为上海，需现场办公，未提及弹性工时或远程；未说明加班情况，行业普遍强度较高。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
金融科技行业稳定，但信贷风控社会影响力中性；岗位积极采用新技术，创新性强。
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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