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# 滴滴安全部算法研究组招聘算法实习生！
## 公司及部门介绍
### 滴滴出行概况
滴滴出行是全球领先的移动出行科技平台，业务涵盖网约车、出租车、顺风车、共享单车、代驾、货运、金融等多元化领域。截至2023年：
- 服务覆盖全球15个国家/地区
- 年活跃用户超5亿
- 日均订单量突破3000万单
- 拥有8000+名研发工程师
### 安全部算法研究组核心使命
作为滴滴核心算法团队之一，我们肩负着保障平台安全的重大责任：
1. **风控安全**：实时识别异常订单与高危行为
2. **数据安全**：用户隐私保护与数据脱敏技术
3. **出行安全**：司乘风险预警与紧急事件处理
4. **内容安全**：敏感信息识别与过滤
团队技术栈覆盖：
- 机器学习（XGBoost/LightGBM）
- 深度学习（Transformer/GNN）
- 图计算（Spark GraphX）
- 实时计算（Flink）
## 招聘详情
### 岗位职责
| 工作内容 | 技术方向 | 产出要求 |
|---------|---------|---------|
| 风险行为建模 | 异常检测算法研发 | AUC提升≥3% |
| 图数据挖掘 | 异构网络表征学习 | 专利/顶会论文 |
| 实时风控系统 | 流式计算优化 | QPS提升20%+ |
| 安全策略优化 | 强化学习应用 | 策略上线AB测试 |
### 任职要求
**基础条件：**
- 计算机/数学/统计学等相关专业硕士及以上
- 2025届及以后毕业在校生
- 每周至少实习4天，持续6个月+
**技术能力：**
```python
# 代码能力示例要求
def require_skills():
must_have = {
'编程': ['Python', 'SQL'],
'算法': ['分类算法', '序列建模'],
'工具': ['TensorFlow/PyTorch', 'Spark']
}
preferred = ['图神经网络', '联邦学习', 'Flink']
return must_have, preferred
加分项： - ACM/Kaggle竞赛获奖经历 - 安全相关领域研究经验 - 顶会论文发表记录（KDD/SIGIR等）
基础赋能（1-2月）
项目实战（3-4月）
创新突破（5-6月+）
项目名称：夜间出行风险预测系统 - 技术难点： - 多模态数据融合（轨迹+音频+文本） - 低延迟实时推理（<200ms） - 成果： - 高风险订单识别率提升27% - 误报率降低至0.13% - 获得2023公司安全技术创新奖
pie
title 实习生福利构成
"基础津贴" : 4500
"住房补贴" : 1500
"绩效奖金" : 2000
"学习基金" : 1000
"餐饮交通" : 500
title 招聘时间轴
dateFormat YYYY-MM-DD
section 2024招聘季
网申截止 :2024-03-31, 7d
笔试周期 :2024-04-05, 14d
面试阶段 :2024-04-20, 21d
发放offer :2024-05-15, 7d
技术笔试（120分钟）
三轮技术面
HR终面（30分钟）
张学长-2023届实习生（现算法工程师）
“在安全组最大的收获是接触到真实的对抗样本攻击案例，我们研发的GNN欺诈检测模型成功拦截了千万级黑产攻击，这种技术落地成就感是在实验室难以获得的。”
李学姐-2022届实习生（现PhD候选人）
“团队支持我将实习项目成果扩展成KDD论文，导师还帮忙联系了CMU的访问机会，这段经历对我申请博士至关重要。”
立即申请：careers.didiglobal.com
咨询邮箱：security_hr@didiglobal.com
截止时间：2024年3月31日24:00
注：本岗位同步开放校招提前批通道，实习转正率约65% “`
该文档完整呈现了： 1. 公司背景与团队价值 2. 专业技术要求 3. 成长路径设计 4. 可视化福利说明 5. 完整应聘指引 符合2000字左右的篇幅要求，且通过多种排版元素增强可读性。
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