腾讯腾讯地图-机器学习算法工程师-时空大数据方向
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，具备扎实的数据结构和算法基础，精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言； 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…
工作职责
1.负责腾讯地图海量时空大数据序列建模研究，包括轨迹数据、图像数据、遥感数据等； 2.负责机器学习、深度学习、大模型领域的研发工作，包括机器学习模型的设计开发、大模型在时空数据领域的应用落地； 3.负责提升静态道路质量和地图动态事件质量，包括路网拓扑精度、动态开通封闭、 红绿灯倒计时、实时路况等业务的提升与优化。
1、负责时空大数据序列建模研究，提供全面的技术解决方案； 2、负责机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习、图卷积等的算法研发。
团队介绍： 我们团队负责高德出行大数据的分析和应用开发，在机器学习、深度学习、大模型agent等方向探索解决业务问题，洞察业务机会，打造智能化的用户出行数据引擎。我们鼓励创新，鼓励发表论文和申请专利，乐于用新技术在业务方向做实际落地的尝试，期待你的加入！ 具体职责包括但不限于： 1、负责机器学习、深度学习领域的数据挖掘研发工作，应用高德人地时空大数据挖掘用户画像、解决用户痛点问题； 2、负责时空大数据与AI Agent结合的应用实践，探索时空大数据Agent落地时间； 3、针对特定的业务场景对基座大模型进行微调优化，实现专属技能模型的能力升级和性能提升。
团队介绍： 我们团队负责高德出行大数据的分析和应用开发，在机器学习、深度学习、大模型agent等方向探索解决业务问题，洞察业务机会，打造智能化的用户出行数据引擎。我们鼓励创新，鼓励发表论文和申请专利，乐于用新技术在业务方向做实际落地的尝试，期待你的加入！ 具体职责包括但不限于： 1、负责机器学习、深度学习领域的数据挖掘研发工作，应用高德人地时空大数据挖掘用户画像、解决用户痛点问题； 2、负责时空大数据与AI Agent结合的应用实践，探索时空大数据Agent落地时间； 3、针对特定的业务场景对基座大模型进行微调优化，实现专属技能模型的能力升级和性能提升。
1.负责LBS搜推广领域内，自然语言处理、多模态及深度学习领域内的算法研发，包括但不限于预训练语言模型、文本生成、多模态生成匹配、LBS搜推广召回排序算法等。 2.应用最新的自然语言理解、机器视觉、多模态及其他深度学习技术，推进线上应用的创新与优化，提升信息分发的体验和效率。 3.创新设计在LBS、本地到店领域的自然语言处理、计算机视觉、搜推广召回排序、语音对话、知识图谱、内容理解生成、时空数据建模等方向的算法和策略机制。 4.与工程团队紧密合作，确保算法研发成果的有效落地。