腾讯腾讯地图-数据挖掘算法工程师-道路轨迹方向
任职要求
1.计算机相关方向，硕士及以上学历，工作经验3年及以上； 2.有空间数据处理和并行计算开发经验，熟悉Spark/Flink/MR等大数据技术，熟悉常用空间索引和时序数据库； 3.有机器学习模型开发应用经验，熟悉常用…
工作职责
1.负责腾讯地图海量轨迹数据挖掘算法的开发，包括轨迹清洗、轨迹匹配、轨迹特征提取； 2.负责基于轨迹挖掘特征和机器学习技术，建立道路数据画像，构建实时的基础数据的挖掘模型； 3.负责应用上述轨迹特征和机器学习模型，提升步骑行道路、驾车道路的路网精度和质量。
岗位职责：参与设计、开发、迭代高德地图的空间感知大模型(Space LLM)，将传感器时序信号、道路信息、POI信息、卫星图、摄像头图像均喂给LLM，让LLM结合定位信号和空间语义，进行位置匹配和轨迹推算，一方面提升轨迹预测精度，另一方面输出位置的语义信息，包括用户状态（驾车、骑行、步行、上下电梯、驻留等）、环境语义（具体道路、建筑、楼层、POI）、意图预测，并在手机端和车机端落地
1.负责基于运筹优化与机器学习相结合的物流配送优化； 2.负责地图场景的NLP模块和搜索推荐引擎的构建与开发； 3.负责货车导航能力构建、轨迹道路数据挖掘、基于地理位置的挖掘算法研究及优化，包含技术架构、选型、应用、落地等技术工作； 4.跟踪机器学习、数据挖掘等方向的前沿算法，承担技术框架建设和落地实施优化； 5.负责协同工程、产品等团队合作。
1.负责基于运筹优化与机器学习相结合的物流配送优化； 2.负责地图场景的NLP模块和搜索推荐引擎的构建与开发； 3.负责货车导航能力构建、轨迹道路数据挖掘、基于地理位置的挖掘算法研究及优化，包含技术架构、选型、应用、落地等技术工作； 4.跟踪机器学习、数据挖掘等方向的前沿算法，承担技术框架建设和落地实施优化； 5.负责协同工程、产品等团队合作。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。