腾讯腾讯地图-算法策略高级工程师-动态信息方向
任职要求
1.计算机相关专业本科及以上学历，具备3年以上算法开发或数据处理相关工作经验； 2.精通C/C++编程语言，熟悉Python等脚本语言； 3.深入理解大数据实时处理技术栈，熟悉常见机器学习算法； 4.有地图导航、位置服务或交通领域工作经验者优先； 5.具备优秀的分析问题…
工作职责
1.负责腾讯地图动态信息挖掘与计算中的算法设计与策略开发，推动技术方案落地实施； 2.持续优化动态信息处理算法和模型，提升数据准确性和系统运行效率； 3.参与动态信息数据质量评估体系建设，制定数据优化方案； 4.跟踪行业前沿技术动态，将新技术应用于动态信息处理领域； 5.与产品、运营团队紧密协作，理解业务需求并转化为技术方案。
构建下一代基于大型语言模型（LLM）的智能搜索系统，通过深度语义理解与用户意图解析，实现从“关键词匹配”到“需求精准洞察”的跨越，推动搜索技术从信息检索向智能交互与决策赋能的范式升级！ 1.负责设计并实现基于LLM的智能搜索架构，优化语义理解、意图识别与结果排序算法； 2.构建用户需求画像系统，结合实时行为数据动态调整搜索策略，提升搜索结果相关性与用户满意度； 3.探索生成式搜索技术（如Query扩展、结果摘要生成），推动搜索从“信息呈现”向“决策辅助”升级。
设计并实现复杂动态场景下的智能体实时运动规划与控制算法，跟踪强化学习、大模型与规划控制结合的前沿方向，提升智能体在未知开放环境中的鲁棒性和适应性。
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。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。