Team Overview
The International Data Science (DS) team of DiDi’s International Business Group (IBG)** serves as the global analytical engine that powers data-driven decision-making across international mobility markets. As a cross-regional and cross-functional team, we collaborate closely with Product, Algorithm, Engineering, and Operations teams to transform complex marketplace signals into actionable insights, scalable strategies, and intelligent systems that continuously optimize both rider and driver experiences.

Our work focuses on understanding and optimizing fundamental marketplace mechanisms—such as dynamic pricing, intelligent dispatching, and incentive design—to maintain balanced supply-demand dynamics and drive sustainable business growth.

Within the team, we focus on decision-making support, strategy evaluation, and business impact analysis, ensuring that every strategy is grounded in rigorous data analysis and operationally effective. By bridging quantitative rigor with business intuition, we strive to drive marketplace excellence and innovation across diverse international markets.

Responsibilities

As a Data Analyst/Scientist within DS, you will drive impact across five core areas: strategy modeling and optimization, marketplace dynamics analysis, experimentation and evaluation, strategy enablement, and cross-functional collaboration.
Your mission is to ensure that strategic initiatives are grounded in rigorous data science and continuously advanced through machine learning, behavioral modeling, causal inference, and simulation—while being iteratively refined through real-time feedback loops. You will play a pivotal role in enhancing marketplace efficiency, improving user experience, and delivering scalable business outcomes across diverse city environments. In this capacity, you will partner closely with Algorithm, Operations, Strategy Operation, Product and Engineering teams to inform data-driven decisions, shape long-term strategic direction, and contribute to the design of robust, scalable marketplace frameworks.

Strategy Modeling and Optimization

• Partner with Strategy Algorithm teams to translate high-level business objectives into well defined, quantifiable modeling problems.
• Perform pre-implementation assessments to estimate strategy potential and ROI, providing inputs that guide prioritization and directional focus.
• Deliver modeling insights and parameter tuning recommendations to support the development and refinement of key strategic initiatives.
• Analyze performance variability across cities and propose localized parameter adjustments to improve strategy adaptability and effectiveness at scale.

Marketplace Dynamics Analysis

• Analyze regional supply-demand dynamics, user behavior patterns, and marketplace efficiency to uncover structural opportunities for improvement.
• Monitor key performance indicators and conduct in-depth diagnostics to identify and explain underlying causes of anomalies or deviations.

Experimentation and Impact Evaluation

• Design A/B tests and staged rollout experiments to rigorously evaluate the effectiveness.
• Leverage causal inference techniques (e.g., Difference-in-Differences, Propensity Score Matching, Regression Discontinuity) to estimate impact in non-experimental settings.
• Generate actionable insights and data-driven recommendations to guide decisions.

Strategy Enablement and Implementation Support

• Support the localized deployment of strategies s across regions, including parameter configuration, performance monitoring, and issue troubleshooting.
• Provide support during execution, including caliber alignment and data visualization.

Cross-Functional Collaboration and Project Delivery

• Partner with Operations, Product, Algorithm, and Strategy Operations teams to deliver comprehensive data support across initiatives.
• Synthesize complex analytical findings into clear, actionable insights to align stakeholders and accelerate execution.
• Provide e

岗位职责：
1、负责公司级分布式缓存/存储集群，支撑公司所有产品线的业务需求；
2、参与研发高可用、高性能的缓存/存储架构和管理平台，应对弹性扩缩容，秒级故障自动切换，异地多活等具挑战性的工作内容和方向；
3、设计并研发自动化运维平台，提升运维质量和效率，降低运维成本；
4、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量；
5、优化系统性能，深入内核，提升基础服务相关资源的使用率，增加系统稳定性，保障业务运行。

任职要求：
1、 2026届本科及以上学历毕业生，计算机及相关专业优先；
2、基础扎实，熟悉TCP/IP网络协议，掌握C/C++/Golang程序开发(至少一种)，熟悉Linux/Unix开发环境；
3、了解关系型或Nosql数据库基本原理；
4、有较强的问题分析和定位能力；
5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神。

岗位职责：
1、RPC 框架核心研发：参与公司自研 RPC 框架的设计、开发、迭代与优化，涵盖服务注册发现、负载均衡、熔断降级、超时重试、容错机制等核心模块，保障框架的高可用、高并发、低延迟特性；
2、通信协议与序列化优化：研究并落地高效的网络通信协议（如 TCP/UDP/HTTP2）、数据序列化方案（Thrift/Json），针对性优化序列化效率、传输延迟等；
3、性能与稳定性调优：建立 RPC 框架性能基准，持续排查并解决性能瓶颈（如连接池优化、线程模型调整、内存泄漏、GC 优化等），确保框架在大规模分布式场景下的稳定性与吞吐量；
4、故障排查与问题解决：支持 RPC 相关线上故障的快速响应、定位与修复，沉淀故障处理预案与最佳实践；优化框架监控告警体系，覆盖调用链路、延迟、报错率等核心指标，实现问题早发现、早处理；
5、技术方案设计与落地：结合业务场景（如微服务拆分、跨地域调用、高可靠交易场景），设计 RPC 相关技术方案，输出技术文档；推动方案落地，对接业务团队提供技术支持，解决集成过程中的复杂问题；
6、技术沉淀与创新：跟踪 RPC 领域前沿技术，开展技术预研与落地；沉淀研发经验，编写技术文档、接口规范，推动团队技术能力提升。
任职要求：
1、2026届毕业生，本科及以上学历，计算机相关专业优先；
2、熟练掌握至少一门主流编程语言（如C++/Go/Java），具备良好的数据结构与算法基础；
3、了解RPC框架的基本原理，对服务治理（如服务发现、负载均衡）有基本认知。具备扎实的网络编程基础，熟悉TCP/IP协议；
4、对分布式系统的基本概念（如一致性、容错）有初步了解，具备良好的逻辑分析和问题排查能力；
5、具备优秀的学习能力、沟通表达能力和团队协作精神，对技术有热情，有较强的自驱力；
6、有相关项目经验、开源项目贡献、技术博客或在大型系统开发中实践过RPC技术者优先。

岗位职责：
1、参与公司大数据平台架构的设计、优化与研发工作，涵盖 Spark、Hadoop、HBase、Iceberg 等核心组件；
2、根据业务需求，设计高可用、高扩展性、高性能的大数据计算方案；
3、参与 Iceberg 数据湖表的架构设计、规范制定与性能调优；
4、参与 HBase 集群规划、表设计、预分区策略、热点优化及日常运维支持；
5、参与 Spark 作业调优、资源管理与作业框架建设，提升整体计算稳定性与效率；
6、配合团队进行 Hadoop 平台建设、集群管理、版本升级与安全策略落地；
7、跟踪大数据技术前沿，结合业务场景进行技术预研和落地。
任职要求：
1、2026届毕业生，本科及以上学历，计算机相关专业优先；
2、具有扎实的编程基础，熟练掌握 Java 或 Scala；
3、熟悉 Linux 操作系统与常用 Shell 命令，有良好的计算机系统原理知识；
4、了解 Hadoop 生态体系，包括 HDFS、YARN、MapReduce、Spark、Hbase 等基本原理；
5、具备良好的逻辑思维能力，热爱技术，有较强的学习能力和团队协作意识。

岗位职责：
1、基于滴滴国际化海量的出行数据（四轮、摩托、外卖），利用数据挖掘、机器学习等技术，优化上下车点推荐、地址解析、路况预测、路径规划、ETA（到达时间预估）、EDA（预估到达距离）等引擎；
2、上下车点推荐引擎：基于滴滴出行的大数据，深入理解不同地区的业务特点，推动上下车点推荐引擎效果提升；理解世界不同地区的地理领域知识，还原物理世界，并结合出行领域的用户（司机+乘客）行为特点，构建完善的特征工程；借助时序建模、MTMS(Multi-Task and Multi-Scene)的深度学习算法，综合提升各类场景的推荐效果；提升出行体验和平台效率，保障司乘安全；
3、路线规划引擎：不同地区有不同的地理特性，不同的业务对路线规划也有差异化的需求。深入理解不同地区和业务的特点，借助序列建模、排序、多任务等手段，优化路线的召回、排序、重排等链路；
4、时间/里程/价格/路况等预估引擎：深入研究不同地区、不同业务（四轮车、摩托）、不同打车链路（预估、分单、接驾、送驾等）中的时间/距离/价格/路况预估任务，构建不同场景下独有及共享的底层数据体系，建设地理特征、用户画像、历史行为及偏好等特征工程，借助因果推断、GNN、MTMS、online-learning等技术，提升预估准确性，提升司机和乘客的体验及打车效率；
5、探索学术前沿技术，参与LLM、GNN、Online Learning、Reinforcement Learning等在交通领域的应用落地。
任职要求：
1、2026届毕业生，本科及以上学历，计算机、电子工程、自动化、数学等相关专业优先；
2、编程基础扎实，熟悉常用算法与数据结构，至少熟悉一门编程语言并有开发经验，如C++、Java、Scala、Python等；
3、有机器学习、数据挖掘、计算机视觉与图像处理、语音识别与合成、自然语言处理、统计学、最优化理论、分布式计算、自动控制等至少一个方向相关基础，有相关项目经验者优先；了解海量数据处理技术，有使用Hadoop、Hive、Spark等大数据平台分析海量数据的能力和经验者优先；
4、踏实勤奋，自我驱动，善于沟通，动手能力强，视野开阔，具有创造性思维。

本岗位旨在在深入理解滴滴海外业务模式、流程和系统架构的基础上，支持业务安全风控模型训练框架的开发、优化。
岗位职责：
1、优化模型训练相关的资源及效率，从数据处理、模型计算等多角度全链条开展优化；
2、建设数据生产系统、模型训练工具及算法评估工具，涵盖数据清洗、增强、合成与标注全流程；
3、构建数据版本管理与回溯系统，实现数据集迭代过程的可追踪性；
4、支持大模型在仿真、标注等环境中的服务化部署与验证，持续探索Agent数据飞轮的最佳实践，助力业务模型快速迭代。

任职要求：
1、2026届毕业生，本科及以上学历，只要足够优秀并热爱互联网技术，专业不限；
2、编程基本功扎实，掌握JAVA、C、C++、PHP、GO等其中一门或多门语言，了解Shell、Python等脚本需要优先；
3、熟悉计算机网络、数据库、操作系统原理，具有网络编程、数据库使用、多进程&多线程编程实践经验优先；
4、知识体系完整，熟悉软件工程、设计模式、网络安全、编译原理、大数据处理等知识领域，如有布式系统设计研发、负载均衡技术、系统容灾设计、系统高可用设计、系统可扩展性设计经验优先；
5、英语流利，可以作为工作语言使用优先，积极热情、自我驱动、善于沟通、具有创造性思维。