滴滴出行
交易算法工程师
交易算法工程师
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Pytorch
Tensorflow
因果推断
大模型
机器学习
深度学习
运筹优化
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
核心业务线算法岗，技术栈前沿且成长空间大，薪资竞争力强，但业务压力与节奏可能较快。
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
比算法优化工程师中位数高
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 · 其中算法优化工程师 29 个
市场机会
选择面较广
北京 · 算法优化工程师 · 约 350 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责滴滴花小猪打车业务的智能化策略解决方案，涵盖增长、定价、供需预测等核心场景
你需要运用大模型、运筹优化、机器学习等技术，持续优化超大规模双边市场的交易效率，并推动相关技术创新与落地
最低要求
-3年左右机器学习算法工作经验
毕业于国内外知名院校，计算机/电子/自动化/数学/运筹/统计/经济学等相关专业硕士及以上学历
熟悉常用机器学习算法并具有一定的实践经验，至少熟悉因果推断/运筹优化/大规模机器学习/深度学习/强化学习等领域之一
具备一定的数据分析能力，熟练掌握海量数据处理技术，有使用Hive/Spark分析海量数据的能力和经验
编程基础扎实，熟悉常用算法数据结构，至少熟悉Python/Java/Scala等编程语言之一
有较强的学习能力、好奇心，自驱性强，具备良好的团队合作和沟通能力
工作职责
基于滴滴交通出行业务，构建完整的打车智能化策略解决方案，包括但不限于增长策略、定价策略、供需预测、资源分配策略等各类丰富场景
承担网约车业务核心业务指标，使用大模型、运筹优化、机器学习、因果推断等技术持续优化超大规模动态双边市场的交易效率
负责大模型、深度学习、因果推断、运筹优化等相关技术创新、产出及落地
优先资格
有大模型熟练辅助工作者优先
有Tensorflow/Pytorch相关背景优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 出行领域数据量庞大，为模型训练和验证提供了得天独厚的优势
- 涉及大模型、运筹优化等前沿技术，技术栈先进
- 超大规模数据处理和模型迭代对工程能力和算力资源调度要求高
- 出行市场受政策、天气等外部因素影响大，模型鲁棒性面临考验
- 适合对出行经济、双边市场定价有浓厚兴趣，具备扎实数理基础且渴望在大规模复杂业务场景中打磨算法落地能力的硕士毕业生或初级算法工程师
缺点 / 挑战
- 接触超大规模动态双边市场，业务场景复杂且极具挑战性，能极大提升算法落地能力
- 业务指标压力大，需直接对核心交易效率和增长负责
角色解读
- 从初级算法工程师成长为负责核心交易策略的资深算法专家
- 可向算法团队技术Leader或业务策略负责人方向发展
- 在出行领域积累深厚的双边市场优化经验，具备极高的行业壁垒
- 负责花小猪打车业务的智能化策略，包括定价、供需预测和资源分配
- 运用大模型、运筹优化和因果推断等技术提升双边市场交易效率
- 推动算法技术的创新与业务落地
- 扎实的机器学习与深度学习基础，精通因果推断或运筹优化等特定领域
- 熟练掌握海量数据处理工具（Hive/Spark）及至少一门编程语言（Python/Java/Scala）
- 具备大模型应用或TensorFlow/PyTorch框架使用经验
申请策略
- 了解花小猪打车业务的定位（如下沉市场、一口价模式等），思考其与传统网约车在定价和供需策略上的差异，面试时提出自己的见解
- 突出在因果推断、运筹优化或大模型相关的项目经验，特别是与定价、供需匹配或资源分配相关的场景
- 强调海量数据处理经验（Hive/Spark）及模型上线后的实际业务收益
- 展示扎实的编程基础与数据结构能力
- 深入学习大模型在推荐/策略系统中的应用
- 复习运筹优化经典算法及因果推断理论（如Uplift Model、DID等）
面试指南
- STAR法则：情境（业务背景）-> 任务（核心指标/难点）-> 行动（算法选型/工程实现/特征工程）-> 结果（业务收益/指标提升）
- 对于排查类问题，遵循“数据校验->特征排查->模型诊断->外部因素”的逻辑链路
- 请介绍一个你使用因果推断或运筹优化解决实际业务问题的项目
- 在超大规模双边市场中，如何平衡供需预测的准确性与计算资源的消耗？
- 大模型在打车定价或供需预测场景中有哪些潜在的应用方式？
- 如果线上策略导致某区域订单量骤降，你的排查思路和应急方案是什么？
- 准备1-2个深度参与的核心算法项目，能够清晰讲述模型细节、踩过的坑及优化过程
- 了解滴滴及花小猪的业务模式，熟悉出行领域的常见算法挑战（如ETA、派单、定价）
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
该岗位核心业务线的算法岗薪资在市场中具备较强竞争力，且JD未明确披露具体薪资，基于岗位门槛可推断处于中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及大模型、运筹优化等前沿技术，且直接负责核心业务指标，技术成长与业务理解空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、运筹优化、机器学习、因果推断、深度学习、强化学习、Hive、Spark、TensorFlow、PyTorch
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，但核心业务线算法岗通常面临较高的业务指标压力，工作节奏可能较快。
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
75中等
出行行业属于成熟且稳定的民生领域，优化交易效率能直接提升司乘体验，具有一定的社会价值，但非颠覆性创新。
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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