滴滴出行
高级/资深研发工程师（MPT）
高级/资深研发工程师（MPT）
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Ai Coding
Go
Pytorch
Tensorflow
大模型
推荐系统
高并发
AI 估算 · 35k–60k
滴滴上市企业，资深推荐工程师需求大，技术栈前沿，薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位负责构建滴滴下一代智能推荐系统，融合大模型与传统推荐架构，优化网约车流量场景下的智能决策
你将参与推荐系统全链路建设，包括特征、样本、模型、推理和策略，持续提升LTV、CTR、GMV等核心指标
同时推动AI工程化落地，探索人机协同研发模式
最低要求
本科及以上学历，5年以上后端或推荐/广告/搜索系统研发经验
扎实计算机基础，精通至少一门语言（Go / Java / C++ / Python），具备良好工程能力
熟悉推荐系统核心链路（召回/排序/特征/推理）或大数据技术栈（Kafka / Flink / Spark 等）
具备 AI 工程实践经验，能将大模型融入研发流程，并具备判断与取舍能力（不过度依赖 AI）
工作职责
负责乘客侧推荐系统架构设计与研发，支撑首页、车型、预期管理等场景的个性化推荐能力
参与推荐系统全链路建设（特征 / 样本 / 模型 / 推理 / 策略），持续优化 LTV、CTR、GMV 等核心指标
设计高并发、低延迟在线服务，建设实时特征与稳定性体系，保障系统可用性与性能
推动 AI 工程化落地（AI Coding / Agent / Prompt），构建人机协同研发模式并沉淀工程资产
优先资格
有推荐/广告/搜索系统实际落地经验或复杂系统架构经验
熟悉主流推荐模型（Wide&Deep / DeepFM / DIN / DSSM）及推理框架（TensorFlow / PyTorch / Triton 等）
有实时特征、在线学习或推荐平台（策略/实验/特征）建设经验
有系统化 AI Coding 落地经验（如效率提升、代码生成体系、Agent 实践等）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿：融合大模型与传统推荐，紧跟AI发展潮流
- 平台优势：滴滴作为行业巨头，内部资源和技术氛围优秀
- 核心岗位：直接影响LTV、CTR、GMV等关键指标，成就感强
- 技术深度要求高：需同时掌握推荐系统和AI工程化，学习曲线陡峭
缺点 / 挑战
- 业务场景丰富：网约车流量大，推荐系统挑战高，技术积累价值高
- 工作强度可能较高：涉及在线服务和高并发优化，需应对快速迭代
- 竞争压力大：团队内人才密集，需持续保持技术领先
- 这个职位适合有5年以上后端或推荐系统经验、渴望挑战高并发和AI融合技术、希望在出行领域深耕的技术专家
角色解读
- 技术深耕：成为推荐系统领域专家，主导核心算法与架构演进
- 管理方向：从技术骨干逐步转向技术Leader，带领团队攻坚
- 横向发展：积累AI工程化经验，向AI平台、数据科学等方向拓展
- 设计并优化网约车乘客侧的推荐系统架构，提升个性化推荐效果
- 参与推荐全链路，包括特征工程、模型训练、在线推理和策略调整
- 构建高并发、低延迟的在线服务，保障系统稳定性
- 探索大模型在研发流程中的应用，如AI Coding、Agent等，提升工程效率
- 精通至少一门后端开发语言（Go/Java/C++/Python），具备扎实的计算机基础
- 熟悉推荐系统核心链路或大数据技术栈（Kafka/Flink/Spark）
- 了解主流推荐模型（Wide&Deep/DeepFM）和推理框架（TensorFlow/PyTorch）
- 具备AI工程化实践经验，能将大模型融入研发流程
申请策略
- 了解滴滴推荐业务场景（如首页、车型推荐），准备相关思考
- 关注公司技术博客或开源项目，展现对平台文化的认可
- 突出推荐系统相关项目经验，特别是全链路建设经历
- 展示在高并发、低延迟服务方面的设计优化案例
- 强调AI工程化落地成果，如使用大模型提升效率的具体数据
- 如有开源贡献或技术博客，可附上增加技术影响力
- 补充大模型应用知识，如AI Coding、Prompt Engineering等
- 加深对推荐模型（如DIN、DSSM）和推理框架的理解
面试指南
- STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果，量化成效
- 问题拆解：先分析核心挑战，再分步提出解决方案，体现系统性思考
- 对比方案：针对不同场景比较技术选型优劣，展示决策能力
- 请详细描述你参与过的推荐系统全链路架构，如何优化CTR？
- 在处理高并发推荐请求时，你是如何保证低延迟和稳定性的？
- 你如何将大模型融入推荐系统？实际应用中遇到过哪些挑战？
- 请设计一个实时特征计算系统，支持毫秒级更新
- 从工程角度，如何评估推荐模型的效果并在线上快速迭代？
职位点评
77
综合评分
滴滴核心推荐岗，前沿AI技术栈，薪资成长性好，但现场办公强度高。
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
该职位最适合追求技术成长和前沿挑战的求职者，如果更看重工作生活平衡，需要谨慎考虑。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展92
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
滴滴上市企业，薪资具有竞争力，福利完善，但JD未明确具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
92较高
职位涉及前沿大模型与AI工程化，技术挑战大，成长空间广阔，但JD未明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、推荐系统、AI Coding、Agent、TensorFlow、PyTorch
业务类型profit_center
工作生活
50较低
北京现场办公，未提及弹性工作或远程，互联网大厂通常工作强度较大。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
出行领域对社会有正面影响，但职位更偏商业指标优化，使命感一般。
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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