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携程大模型应用算法工程师(行程规划方向)(MJ028510)

社招全职3年以上技术团队AI & BI地点:上海状态:招聘

任职要求


计算机科学、应用数学或运筹学硕士及以上学历,具备3年以上自然语言处理NLP)和大模型项目的实际落地经验拥有扎实的算法理论基础,熟练掌握LangChain、LLamaIndex、MCP等开发框架。具备较强的学习…
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工作职责


参与构建旅游领域的AI Agent系统,负责行程规划产品的核心算法研发,解决多城市、多约束条件下的动态路线优化和实时资源调度等复杂问题设计并实现大模型与传统运筹算法的融合架构,提升旅游线路生成的技术优势开发多模态内容理解能力,整合文本、POI(兴趣点)、用户行为等多源数据,推动旅游领域生成式AI(AIGC)的深度应用持续跟踪大模型领域的前沿动态,结合业务场景进行技术创新,推动产品迭代与优化
包括英文材料
学历+
NLP+
大模型+
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相关职位

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社招2年以上技术类-算法

1. 探索出行agent,搭建query->出行路线全球最大的真值库,为基座大模型的路径规划、行程规划能力贡献重要一环。 2. 围绕高德的核心业务场景,聚焦去哪儿、什么时间去、怎么去、去了干什么的出行推荐基座模型的迭代和优化,同时兼具卖货(数字资产)能力、搜索能力的延伸。 团队介绍: 团队由国内外知名高校及主流互联网企业的资深专家组成,在顶尖期刊(如KDD、WWW、NeurIPS、ICLR、ICML、AAAI等)发表过多篇论文,是国内理论与应用实践相结合、应用算法创新的顶尖和超一流团队。

更新于 2025-11-03北京
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实习高德研究型实习生

【团队介绍】 聚焦大模型与高德核心业务的深度融合。围绕用户出行、搜索、导航、POI发现、行程规划等亿级流量场景,我们探索如何通过大语言模型(LLM)、多模态大模型、强化学习与推荐系统的协同创新,提升用户交互体验与业务转化效果。 【岗位职责】 1. 参与高德地图 AI 对话 Agent 相关算法研发,包括对话理解、任务规划、工具调用、多轮对话管理等; 2. 探索大模型在地图场景下的应用,如 Prompt 工程、RAG、SFT、RL Training、Agent 框架优化等; 3. 协助构建高质量对话数据集,参与模型训练、评估与上线迭代; 4. 跟踪前沿技术,复现并改进相关方法,推动技术创新。

更新于 2026-01-09北京
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社招2年以上技术类-地图

团队介绍: 我们团队为用户提供满足各种出行场景的好路线,提供极致的出行体验,同时服务C端、B端,涵盖自驾、打车、物流等多种业务场景,我们的每一次技术升级或业务的改进都能影响全国用户,有非常复杂的高并发分布式服务系统架构,有业界最先进的路线规划算法(cbr,cch,rch,raptor等)。如果你想发挥你的想象力创造更多社会价值,如果你享受克服困难和挑战自我的喜悦,如果你热爱技术并喜欢追求极致性能和效果,如果你渴望挖掘出源源不断的新应用场景,那就加入我们团队吧! 岗位职责: 你将加入高德在线导航服务团队,从0到1参与打造手车一体的「出行域 Agent」。目标体验对标特斯拉车机中的 Grok:让用户可以用自然语言完成从出行规划、实时导航到行程中各类决策的全流程交互,实现“能听懂、会思考、帮决策、可执行”的智能出行助手。 工作职责: 1.子Agent架构设计与服务实现 a)参与设计出行域子Agent的整体技术架构,包括调用链路、状态管理、容错与降级方案。 b)实现与高德主Agent的协议对接和能力编排,支持多轮对话、工具调用、跨场景任务协同。 c)在手机端与车机端统一能力出口下,处理不同终端、不同地区/国家的差异化需求(如地图/POI/法规差异)。 大模型微调与蒸馏落地 2.针对出行/导航/车机场景,设计与构建高质量训练数据(提示词工程、对话数据、工具调用日志等)。 a)参与或主导对基础大模型的大规模微调(Supervised Fine-tuning / Preference Optimization 等),提升在出行域的理解和决策能力。 b)负责模型压缩、蒸馏与推理优化,使模型在服务端/边缘侧兼顾效果与时延。 3.Agent能力调优与决策优化 a)设计和优化子Agent的工具使用策略(Tool / Function Calling),包括路况查询、路线规划、POI 检索、多目的地规划、国际场景信息调用等。 b)在弱网、高并发、复杂上下文下优化Agent的鲁棒性和决策稳定性。 c)针对复杂出行任务(如跨城自驾、多目的地行程、充电/加油规划、实时绕行、国际出行规则差异)进行专项调优。 4.效果评测与质量体系构建 a)搭建出行Agent的自动化评测框架,包括:指令理解准确率、工具调用正确率、任务成功率、响应时延、用户反馈闭环等。 b)构建离线评测集和真实流量回放机制,持续追踪模型与系统升级带来的收益和风险。 c)联合产品与运营,通过灰度发布、A/B 实验驱动持续优化。 5.性能与稳定性保障 a)在9亿+月活与车机大规模接入背景下,对服务进行高可用、高性能设计(限流、降级、缓存、异步架构、观测性体系)。 b)处理线上复杂问题(流量波动、模型异常、工具依赖故障等),建立监控、告警和自愈机制。 6.前沿技术探索与工程化落地 a)跟踪 LLM、Agent、RAG、多Agent协作、规划与推理(Planning & Reasoning)、多模态等方向的最新进展,并筛选适合出行场景的技术方案。 b)探索将地图/导航结构化数据与大模型结合的最佳实践,让Agent真正“看得懂地图、懂路况”。

更新于 2026-03-31北京
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社招2年以上技术类-地图

团队介绍: 我们团队为用户提供满足各种出行场景的好路线,提供极致的出行体验,同时服务C端、B端,涵盖自驾、打车、物流等多种业务场景,我们的每一次技术升级或业务的改进都能影响全国用户,有非常复杂的高并发分布式服务系统架构,有业界最先进的路线规划算法(cbr,cch,rch,raptor等)。如果你想发挥你的想象力创造更多社会价值,如果你享受克服困难和挑战自我的喜悦,如果你热爱技术并喜欢追求极致性能和效果,如果你渴望挖掘出源源不断的新应用场景,那就加入我们团队吧! 岗位职责: 你将加入高德在线导航服务团队,从0到1参与打造手车一体的「出行域 Agent」。目标体验对标特斯拉车机中的 Grok:让用户可以用自然语言完成从出行规划、实时导航到行程中各类决策的全流程交互,实现“能听懂、会思考、帮决策、可执行”的智能出行助手。 工作职责: 1.子Agent架构设计与服务实现 a)参与设计出行域子Agent的整体技术架构,包括调用链路、状态管理、容错与降级方案。 b)实现与高德主Agent的协议对接和能力编排,支持多轮对话、工具调用、跨场景任务协同。 c)在手机端与车机端统一能力出口下,处理不同终端、不同地区/国家的差异化需求(如地图/POI/法规差异)。 大模型微调与蒸馏落地 2.针对出行/导航/车机场景,设计与构建高质量训练数据(提示词工程、对话数据、工具调用日志等)。 a)参与或主导对基础大模型的大规模微调(Supervised Fine-tuning / Preference Optimization 等),提升在出行域的理解和决策能力。 b)负责模型压缩、蒸馏与推理优化,使模型在服务端/边缘侧兼顾效果与时延。 3.Agent能力调优与决策优化 a)设计和优化子Agent的工具使用策略(Tool / Function Calling),包括路况查询、路线规划、POI 检索、多目的地规划、国际场景信息调用等。 b)在弱网、高并发、复杂上下文下优化Agent的鲁棒性和决策稳定性。 c)针对复杂出行任务(如跨城自驾、多目的地行程、充电/加油规划、实时绕行、国际出行规则差异)进行专项调优。 4.效果评测与质量体系构建 a)搭建出行Agent的自动化评测框架,包括:指令理解准确率、工具调用正确率、任务成功率、响应时延、用户反馈闭环等。 b)构建离线评测集和真实流量回放机制,持续追踪模型与系统升级带来的收益和风险。 c)联合产品与运营,通过灰度发布、A/B 实验驱动持续优化。 5.性能与稳定性保障 a)在9亿+月活与车机大规模接入背景下,对服务进行高可用、高性能设计(限流、降级、缓存、异步架构、观测性体系)。 b)处理线上复杂问题(流量波动、模型异常、工具依赖故障等),建立监控、告警和自愈机制。 6.前沿技术探索与工程化落地 a)跟踪 LLM、Agent、RAG、多Agent协作、规划与推理(Planning & Reasoning)、多模态等方向的最新进展,并筛选适合出行场景的技术方案。 b)探索将地图/导航结构化数据与大模型结合的最佳实践,让Agent真正“看得懂地图、懂路况”。

更新于 2026-03-31北京