腾讯地图应用引擎研发工程师

团队介绍： 高德地图通过导人、导车的产品形态落地，核心技术能力的升级创新，持续为导航、打车、信息、汽车的地图渲染、车道级导航、AI应用提供引擎能力支撑；团队专注地图渲染新技术研发，技术氛围浓厚、追求产品极致。现招募有技术、有梦想的青年才俊加入我们，一起去探索面向未来的元宇宙、数字孪生、时空互联等新的技术领域，共同打造好一体化出行服务平台。 具体职责包括但不限于： 1、从事3d引擎及其相关工具链的研发； 2、跨平台实时渲染引擎的研发、性能优化； 3、先进实时渲染技术的预研及地图应用； 4、预渲染技术的开发及应用。

1、参与滴滴路径规划引擎研发，应用强化学习、图神经网络等技术优化全球不同区域的路线召回与排序策略，提升司乘出行效率 2、参与ETA（预估到达时间）、预估价核心算法迭代，通过时序建模和多任务学习图网络模型提升时间/距离/价格的预估准确性 3、研发实时路况预测系统，红绿灯智能读秒预测系统，构建智能的动态交通感知能力 4、探索大语言模型在交通领域的应用，将LLM技术与时空数据结合优化路线决策的可解释性 5、建设全球化路线引擎中台，针对不同国家地理特性，设计差异化解决方案。

负责滴滴国际化搜索引擎研发，包括： 1、参与滴滴极具创新的搜索系统技术研究，挑战智能搜索领域的世界级问题。挖掘大规模地理信息数据的价值，推进NLP技术在智慧地图中的应用，领衔地理信息技术，创造极致出行体验。 2、负责用深度学习重新定义地图Query语义分析-召回架构，优化用户Query分析改写引擎，改进召回效果和效率，解决复杂Query语义理解和召回问题。 3、参与创新性技术研究，利用大模型、大规模地理数据改造传统搜索技术，推进AI技术发展。

负责滴滴国际化搜索引擎研发，包括： 1、参与滴滴极具创新的搜索系统技术研究，挑战智能搜索领域的世界级问题。挖掘大规模地理信息数据的价值，推进搜索技术在智慧地图中的应用，领衔地理信息技术，创造极致出行体验。 2、负责用大模型、深度学习重新定义地图检索架构，探索不同国家、跨语言挑战下的高性能引擎研究； 3、深入学习搜索系统、自然语言处理、相似性计算等相关领域的前沿技术，包括Learning To Rank、Deep Learning、Reinforcement Learning（深度学习、强化学习）等 4、参与创新性技术研究，利用大规模地理数据改造传统搜索技术，推进AI技术发展。