综合使用运筹优化、机器学习和经济学方法，打造司机乘客基础定价、基于供需的动态定价、基于乘客生命周期、场景的价格差异化策略，优化平台长期经济收益。 

任职要求

 0. 了解causal inference的优先，同时希望能够有钻研该方向的决心。 

1. 计算机、统计等数学相关专业，有扎实的数据结构和算法基础，或者有较好的数学功底； 

2. 编程基础扎实，熟练使用至少一种常用的编程语言，包括但不限于：C 、Python、Scala、Go、Java、Matlab，熟练使用Scala、spark的优先； 

3. 在机器学习或数据挖掘方向有较强的积累，熟悉经典的算法并有实践经验，包括LR、SVM、GBDT、Reinforcement Learning、Deep Learning； 

4. 有学习热情，关注业界前沿技术，follow人工智能国际会议研究动态，不断提升自己在机器学习、运筹优化、机制设计、数理统计。