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滴滴地图事业部(4)算法实习生

实习兼职技术类地点:北京状态:招聘

任职要求


1、研究生及以上学历,拥有扎实的编程能力和算法理论基础
2、要求熟练使用golang/c++/python至少一种;熟练掌握pytorch/tensorflow框架至少一种
3、有大数据SPARK/HIVE处理经验者优先,发表过KDD、AAAI、SIGIR等顶级学术会议高质量论文者优先
4、具备良好的沟通合作能力
5、每周至少实习四天以上,可以连续实习6个月以上。

工作职责


参与滴滴国际化业务搜索引擎优化相关工作,聚焦出行场景,结合大模型的深度学习技术与地理信息领域知识,通过 Query深度解析与地理信息知识融合,探索大模型在地理信息检索领域文本理解应用。包括但不限于:
1,包括通过大模型的理解和泛化能力,实现query结构化理解、纠错改写、query意图分析等任务的统一。
2,搜索结果质量评价:利用大模型完成搜索结果质量打分;
3,相关性模型:对多种类别的召回结果进行统一的相关性计算;
4,探索大模型辅助语义召回、检索排序模型的优化迭代。
包括英文材料
学历+
算法+
Go+
C+++
Python+
PyTorch+
TensorFlow+
大数据+
Spark+
Hive+
相关职位

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实习技术类

1. 参与路线引擎nn模型升级优化相关调研 2. 参与rerank相关业务需求对接及分析工作 3. 参与大模型在rerank场景落地的相关调研

更新于 2025-07-30
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实习算法类

背景:POI(Point of Interest),即“兴趣点”,是地理信息系统中的重要概念,表示物理世界中的一处地方,可以是一家美食店、一个小区、一栋大楼等。 滴滴国际化POI是广泛应用于国际化出行/外卖等业务 1,利用海量的出行/外卖数据,包括POI时空语义及挖掘,多模态学习,用户行为建模等,提升POI准确/覆盖/丰富 2,使用大模型相关技术能力,结合业务场景,建设POI深度信息/提升POI建设效率

更新于 2025-07-25
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实习技术类

1、具备深度学习理论基础,熟悉常见深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)。 2、掌握卷积神经网络(CNN)、Transformer等核心模型架构,了解目标检测、分割等视觉任务的经典算法,具备独立设计和实现神经网络模型的能力。 3、熟悉MapTR、HDMapNet等高精地图构建算法的原理和实现,有智能驾驶场景下视觉感知算法的实践经验,了解BEV(Bird's Eye View)表示和相关算法。 4、加分项:在CVPR、ICCV、AAAI等顶级会议上发表过论文;参与过相关领域的开源项目或比赛并获得较好成绩。

更新于 2025-06-10
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实习技术类

参与盖亚校企合作项目,负责基于图像识别道路封闭场景的技术探索

更新于 2025-08-27