滴滴出行
高级算法工程师（安治算法）
高级算法工程师（安治算法）
发布于 大约 2 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
硕士
机器学习工程
Deepspeed
Llm
Megatron
Pytorch
Sft
Tensorflow
大模型
强化学习
智能体
AI 估算 · 35k–60k
大厂核心算法岗，硕士+1年经验，大模型方向稀缺，薪资竞争力强，15薪合理。
职位详情
关于这个职位
作为滴滴安全技术团队的高级算法工程师，你将专注于大模型的迭代与落地，包括预训练、SFT、强化学习及智能体等方向
你将参与前沿技术研究，并基于海量出行数据优化算法体系，保障司乘安全与体验
该岗位技术氛围浓厚，适合对LLM和Agent有深入研究兴趣的算法人才
最低要求
硕士及以上学历，1年及以上工作经验，计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学等相关专业优先;
有实际的大模型项目经验优先，包括但不限于继续预训练、指令微调、强化学习、智能体等方向;
熟悉Transformer架构、自注意力机制、位置编码等，掌握主流的大模型架构及优化算子(GQA、MQA、Flash Attention等);
掌握大模型训练技术，包括模型并行、数据并行、管道并行等，熟悉不少于一种大模型训练框架(如DeepSpeed、Megatron等)，有多机多卡训练经验者优先;
熟悉大模型训练所需的数据流程设计、数据清洗、数据增强和标注策略，对数据质量、分布、多样性有独特的理解者优先;
有扎实的机器学习和深度学习理论基础，熟悉Pytorch、TensorFlow等深度学习框架;
具备AI coding、人机协同能力
工作职责
参与大模型的迭代工作，包括继续预训练、SFT、强化学习、OPD、智能体等，并参与业务的全链路落地实践
参与大模型在行业应用领域相关产品/项目技术方案的研究和创新，包括但不限于选型评估、快速部署验证、指令调优等环节，确保技术方案的成功落地
团队技术氛围浓厚，紧跟LLM、Agent前沿论文/项目研究趋势，需要持续探索与技术分享，并快速复现
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 滴滴出行是行业巨头，平台稳定，资源丰富
- 大模型方向是当前热点，技术成长快，积累经验价值高
- 团队技术氛围浓厚，有前沿研究和落地实践机会
- 大模型训练对计算资源和时间要求高，工作强度可能较大
- 技术迭代快，需要持续学习，保持竞争力
缺点 / 挑战
- 业务场景复杂，需要将技术有效落地，挑战较大
- 适合对大模型有深入研究热情、具备扎实算法基础、能适应高强度技术挑战的求职者
角色解读
- 从算法工程师向大模型专家发展，深入LLM和Agent领域
- 有机会晋升为技术Leader，带领团队进行算法创新
- 可横向拓展到其他业务线，如安全、风控等
- 参与大模型迭代，包括预训练、SFT、强化学习、智能体等，并推动业务落地
- 负责大模型在出行安全场景的技术方案研究，包括选型、部署验证和指令调优
- 紧跟LLM/Agent前沿研究，进行技术分享和快速复现
- 扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉Transformer架构及主流大模型优化算子
- 掌握大模型训练技术，熟悉DeepSpeed或Megatron等框架，有多机多卡经验
- 熟悉数据处理流程，包括清洗、增强和标注策略
- 具备AI coding和人机协同能力
申请策略
- 关注滴滴安全技术团队的业务方向，了解出行安全场景
- 准备技术分享案例，展示研究能力
- 突出大模型项目经验，包括预训练、微调、强化学习等
- 强调训练框架使用经验，如DeepSpeed、Megatron
- 展示数据工程能力，如数据清洗、增强策略
- 提及AI coding或人机协同相关项目
- 补充强化学习和智能体相关知识
- 熟悉最新LLM论文和开源项目
面试指南
- 使用STAR法则回答项目经验，突出个人贡献和结果
- 结合具体技术细节，展示深度理解
- 强调数据驱动和业务价值
- 请介绍你参与的大模型项目，包括技术选型和挑战
- 如何设计数据清洗流程以保证训练数据质量？
- 解释Flash Attention的原理和优势
- 如何评估大模型在业务场景中的效果？
- 你对Agent技术有什么理解？
职位点评
75
综合评分
大厂前沿算法岗，技术成长快，薪资高，但WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长、热爱前沿算法、能接受高强度工作的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
滴滴作为上市大厂，薪资水平较高，福利完善，但JD未明确具体薪资。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
90较高
大模型方向前沿，技术氛围浓厚，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LLM、SFT、强化学习、智能体、Transformer、DeepSpeed、Megatron
成长机会技术氛围浓厚、持续探索、技术分享
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作，互联网大厂可能加班。
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
70中等
保障司乘安全，具有社会价值，但主要面向商业应用。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号保障司乘的出行体验与安全
创新程度积极采用新技术
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