高级专家工程师

Company Didi

Focus Tech · Backend

Location 北京

Published November 4, 2026

岗位职责

建立统一的 Item 模型和供给接入规范，将不同业务场域的 SKU 转化为推荐引擎可理解、可检索、可分发的标准化 Item。

建设跨场域供给导入能力，支持供给注册、属性映射、标签加工、上下架、状态同步、有效性校验及生命周期管理。

建设营销素材生产能力，支持模板化、组件化以及智能化素材生成，提升素材生产和适配效率。

负责素材与 SKU 的关联、组合和版本管理，支持不同端、页面、资源位及用户场景下的动态适配。

建立供给质量治理体系，覆盖内容审核、数据完整性、重复供给、时效性、可用性及异常监控。 2. 推荐引擎负责端内流量推荐引擎的架构设计和核心能力建设，支持不同业务场域、资源位和用户场景下的个性化分发。

建设候选召回、资格过滤、排序、重排、去重、频控和多样性控制等推荐链路。

支持商品、活动、权益、服务等多种 Item 类型的统一推荐，以及多业务目标下的混合排序与流量分配。

解决跨场域推荐中的供给异构、目标冲突、冷启动和效果归因等问题。

建设实时反馈链路，将曝光、点击、转化及负反馈等行为用于策略优化和模型迭代。 3. 投放触达引擎负责投放触达引擎建设，支持人群、供给、场景、资源位、渠道和时间等维度的投放配置。

建设投放计划、流量分配、优先级、预算、频控、冲突处理及兜底策略等核心能力。

支持首页、频道页、弹窗、消息等端内场景，以及 Push 等触达渠道的统一编排。

打通推荐分发与运营投放，实现算法推荐、人工运营和商业规则之间的协同决策。

建设投放过程监控和效果评估能力，提升流量使用效率及运营策略的可衡量性。 4. 运营规则支撑建设统一的运营规则与策略配置能力，支持准入、定向、过滤、排序干预、频控及流量分配等场景。

支持复杂规则组合、规则编排、优先级管理、版本控制、灰度发布和快速回滚。

提升规则执行的可解释性和可审计性，支持策略命中分析、执行链路追踪和异常定位。

建设运营自助配置和验证能力，在保障系统安全性的同时提升业务迭代效率。 5. 算法工程化负责推荐场景相关的算法工程体系建设，推动算法模型稳定、高效地应用于线上业务。

建设 Item、用户和场景特征的生产、管理及在线服务能力，保障在线与离线特征一致性。

建设召回、排序等模型的在线推理能力，满足高并发、低延迟和高可用要求。

完善模型发布、版本管理、灰度、回滚、效果监控和异常降级机制。

建设实验分流与效果评估能力，支持推荐策略和模型的快速迭代。

打通曝光、点击、转化等反馈数据，形成从样本生产、模型训练、在线服务到效果评估的工程闭环。

计算机或相关专业本科及以上学历，8年以上互联网研发经验，具备大型系统架构或技术团队管理经验。

具备推荐系统、内容平台、营销平台、广告投放或流量运营系统建设经验。

熟悉推荐系统核心链路，对 Item 建模、召回、过滤、排序、重排、频控和反馈闭环有深入理解。

具备多业务供给接入或商品中心、内容中心建设经验，能够设计统一的供给模型和跨业务接入规范。

熟悉营销素材生产及管理流程，对模板化素材、动态素材或智能素材生成有一定实践经验。

熟悉投放系统的核心领域模型，包括人群、供给、计划、资源位、渠道、预算、优先级及频控等。

熟悉规则引擎或策略平台，具备复杂规则配置、实时决策和可解释性建设经验。

具备算法工程化经验，熟悉特征服务、在线推理、模型发布、实验评估和效果监控等环节。

具备高并发、低延迟、高可用分布式系统设计能力。

具备较强的业务抽象、跨团队协作和复杂项目推动能力。

加分项有电商、广告、内容推荐、本地生活或超级 App 流量运营经验。有跨业务场域商品或内容供给整合经验。有多类型 Item 混排、多目标推荐或跨场域推荐经验。有动态素材、个性化素材或 AIGC 素材生产平台经验。有从零到一建设推荐平台、营销中台或投放平台的经验。

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