百度算法研发工程师（J82532）
任职要求
-计算机相关专业本科及以上学历，有扎实的编程能力, 有LLM在推荐、广告中应用经验的优先 -至少掌握一门编程语言，Python，C++，golang 等，熟悉常用的算法和数据结构 -熟悉深度学习框架（PaddlePaddle、PyTorch等），并能够进行模型训练及优化 -懂得用具体指标来表达业务特点和表现，评估业务效果 -良好的逻辑思维能力，对数据敏感，能够发现关键数据并抓住核心问题
工作职责
-负责百度地图本地生活商业广告营销、商业搜索、商业推荐等业务的策略算法的研发 -探索LLM大模型技术在地图广告、搜素、推荐场景中的应用，包括用户画像构建、特征增强、生成式召回排序的深入应用落地 -负责广告、推荐业务的算法策略迭代优化，提升整体的商业变现效率 -负责广告、推荐业务数据分析处理和指标分析，指导业务的策略迭代
-负责基于图像和自动驾驶感知结果的VLM语义模型相关研发 -负责对应模型调研、研发与落地等工作 -负责对应数据需求的提出或数据自动化构建等的数据相关研发工作 -协助其他工程师一起实现全无人状态下感知语义模型研发和能力建设
1. SLAM - 负责扫地机器人激光/视觉SLAM算法、地图构建/更新的研发 - 负责基于激光雷达，imu， odom，gps，相机等多传感器融合定位研发 - 负责扫地机器人在定位和建图上的业务研发工作 2. 导航算法 - 负责扫地机导航算法的设计与实现，包括路径规划、轨迹跟踪、避障策略等核心模块 - 开发全局路径规划算法和局部路径规划算法 - 优化导航算法在复杂场景, 如狭窄区域、动态障碍物下的鲁棒性和效率 3. 运动控制与决策 - 设计扫地机的运动控制算法，包括弓字形清扫、沿边清扫、回充路径规划等功能 - 实现动态环境下的实时避障与路径调整，提升清扫效率与覆盖率 4. 多传感器融合 - 基于激光雷达、IMU、超声波、深度相机等传感器，开发环境感知与障碍物检测算法 - 实现多传感器数据融合，提升导航系统的精度与鲁棒性 5. 算法性能优化 - 针对嵌入式平台（如ARM、DSP）优化导航算法的计算效率，降低资源占用 - 提升导航算法在低算力设备上的实时性和稳定性
1.参与车控域（比如智能诊断、控制等）前瞻性项目模型开发； 2.参与智能化算法的落地，支持数据分析、处理、实验、以及算法的云端、车端部署； 3.负责数据驱动智能化应用的设计、可行性验证、建模和开发； 4.参与整车控制领域人工智能前沿技术的感知和研究。
1. 负责当当搜索中的文本挖掘或相关性等相关方向的研发工作 2. 研究优化搜索排序，反作弊，个性化搜索，用户行为数据挖掘等方面 3. 提高电商搜索的相关度、用户体验、排序效果及变现能力