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一、图像算法工程师-滴滴研究院(J170525456)
职位描述
1. 图像增强与识别核心算法的研究；
2. 语音相关图像产品的开发。
任职要求
1. 3 年以上图像工程相关项目研发经验；
2. 熟悉常用的图像处理与增强算法；
3. 熟悉常用的机器学习算法及其在图像识别中的应用；
4. 熟练使用 C++/Java/Python 语言，熟悉包括 OpenCV 在内的开源类库的使用与开发；
5. 较强的学习、分析问题的能力，良好的团队合作意识与跨部门沟通的能力；
6. 有深度学习研究经历，在图像处理、计算机视觉或机器学习领域发表过高质量论文的优先考虑。
二、策略算法工程师(J170525383)
职位描述
利用滴滴海量的出行数据，对路线达到时间估计，路线规划等问题进行建模，使用数据挖掘和机器学习技术优化滴滴地理信息模型，提升滴滴用户的出行体验和平台效率。
任职要求
1. 熟悉常用的机器学习算法，例如 GBDT、LR、LTR，深度学习等；
2. 熟悉常用的特征工程方法；
3. 熟练掌握 Python,Scala,C++ 中一门编程语言，有使用 hadoop/spark/mpi 或其他类似系统的经验；
4. 责任心强，有快速学习的能力。
三、算法工程师-信息安全(J170608002)
1. 解决 AR 导航中的图像处理问题；
2. 通过 AR 技术提升导航的用户体验。
1. 熟悉计算机视觉常用算法；
2. 能够使用深度学习方法解决计算机视觉问题；
3. 对目标检测、跟踪等问题有一定研究；
4. 熟悉 opencv、tensorflow 等工具。
四、引擎算法工程师 /专家 （拼车）(J170528017)
1. 负责滴滴核心业务拼车分单引擎的设计实现，亲自决策千万乘客和百万司机的实时匹配，构建高效共享出行平台。
2. 负责挖掘和分析订单分派，动态调价相关业务的海量数据，发现运力和需求不平衡之处，设计并实现运力调度算法；
3. 负责分析和预测全球运力的供需情况，提供智能出行解决方案，应用到滴滴各个产品线，优化产品体验。
1. 有特征工程，数据建模，机器学习，最优化理论等相关基础。并有较为丰富的实战经验； 2. 熟悉常用数据挖掘算法的原理、实现与应用，熟悉机器学习常用算法，包括 LR，GBDT，XGBoost，DNN 等；
3. 有海量数据处理分析经验，熟悉 Hadoop，Hive，Spark，Storm 等大数据处理平台；
4. 编程基础扎实，熟练掌握下列语言之一：C++、Java、python、Scala ；
5. 热衷了解和实战业界前沿技术，研究最新国际顶级会议和期刊的相关论文，自我驱动，细致踏实，善于沟通。3 年以上相关工作经验
五、算法工程师(J170525386)
1. 负责基于交通视频数据识别车辆、跟踪车辆；
2. 负责基于视频数据识别路况信息，获取道路的拥堵情况。
1. 计算机视觉、图像处理、模式识别、机器学习等相关专业；
2. 在常见的图像处理和计算机视觉方向(如：目标检测、图像分类、目标跟踪、OCR 等)中，精通至少一个方向的算法或有丰富的应用经验; 或者具有实际机器学习算法的具体应用经验；
3. 掌握 C++/python 等语言中的一种，有较强的算法分析及实现能力；
4. 具备良好的逻辑沟通能力和解决实际问题的能力；
5. 掌握常用深度学习框架(如 Caffe、MXNet、TensorFlow 等)之一及以上者优先；
6. 有高质量的视觉领域学术论者优先。
六、其它算法岗位
简历投递： [email protected] 注明岗位编号(麻烦在校生应届生不要投递，多谢！)
职位描述
1. 图像增强与识别核心算法的研究；
2. 语音相关图像产品的开发。
任职要求
1. 3 年以上图像工程相关项目研发经验；
2. 熟悉常用的图像处理与增强算法；
3. 熟悉常用的机器学习算法及其在图像识别中的应用；
4. 熟练使用 C++/Java/Python 语言，熟悉包括 OpenCV 在内的开源类库的使用与开发；
5. 较强的学习、分析问题的能力，良好的团队合作意识与跨部门沟通的能力；
6. 有深度学习研究经历，在图像处理、计算机视觉或机器学习领域发表过高质量论文的优先考虑。
二、策略算法工程师(J170525383)
职位描述
利用滴滴海量的出行数据，对路线达到时间估计，路线规划等问题进行建模，使用数据挖掘和机器学习技术优化滴滴地理信息模型，提升滴滴用户的出行体验和平台效率。
任职要求
1. 熟悉常用的机器学习算法，例如 GBDT、LR、LTR，深度学习等；
2. 熟悉常用的特征工程方法；
3. 熟练掌握 Python,Scala,C++ 中一门编程语言，有使用 hadoop/spark/mpi 或其他类似系统的经验；
4. 责任心强，有快速学习的能力。
三、算法工程师-信息安全(J170608002)
1. 解决 AR 导航中的图像处理问题；
2. 通过 AR 技术提升导航的用户体验。
1. 熟悉计算机视觉常用算法；
2. 能够使用深度学习方法解决计算机视觉问题；
3. 对目标检测、跟踪等问题有一定研究；
4. 熟悉 opencv、tensorflow 等工具。
四、引擎算法工程师 /专家 （拼车）(J170528017)
1. 负责滴滴核心业务拼车分单引擎的设计实现，亲自决策千万乘客和百万司机的实时匹配，构建高效共享出行平台。
2. 负责挖掘和分析订单分派，动态调价相关业务的海量数据，发现运力和需求不平衡之处，设计并实现运力调度算法；
3. 负责分析和预测全球运力的供需情况，提供智能出行解决方案，应用到滴滴各个产品线，优化产品体验。
1. 有特征工程，数据建模，机器学习，最优化理论等相关基础。并有较为丰富的实战经验； 2. 熟悉常用数据挖掘算法的原理、实现与应用，熟悉机器学习常用算法，包括 LR，GBDT，XGBoost，DNN 等；
3. 有海量数据处理分析经验，熟悉 Hadoop，Hive，Spark，Storm 等大数据处理平台；
4. 编程基础扎实，熟练掌握下列语言之一：C++、Java、python、Scala ；
5. 热衷了解和实战业界前沿技术，研究最新国际顶级会议和期刊的相关论文，自我驱动，细致踏实，善于沟通。3 年以上相关工作经验
五、算法工程师(J170525386)
1. 负责基于交通视频数据识别车辆、跟踪车辆；
2. 负责基于视频数据识别路况信息，获取道路的拥堵情况。
1. 计算机视觉、图像处理、模式识别、机器学习等相关专业；
2. 在常见的图像处理和计算机视觉方向(如：目标检测、图像分类、目标跟踪、OCR 等)中，精通至少一个方向的算法或有丰富的应用经验; 或者具有实际机器学习算法的具体应用经验；
3. 掌握 C++/python 等语言中的一种，有较强的算法分析及实现能力；
4. 具备良好的逻辑沟通能力和解决实际问题的能力；
5. 掌握常用深度学习框架(如 Caffe、MXNet、TensorFlow 等)之一及以上者优先；
6. 有高质量的视觉领域学术论者优先。
六、其它算法岗位
简历投递： [email protected] 注明岗位编号(麻烦在校生应届生不要投递，多谢！)
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