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滴滴资深算法/算法专家_(搜广推算法 或者大模型方向)(J241219005)

社招全职设计地点:北京状态:招聘

任职要求


1. 计算机或数学相关专业毕业,硕士及以上学历,有扎实的数据结构算法基础,或者有较好的数学功底。有特征工程,数据建模,机器学习,最优化理论等相关基础;
2. 熟悉常用数据挖掘算法的实现与应用,掌握常用机器学习算法并有实战经验,包括但不限于 LR,GBDTXGBoost,RL, NN 等;
3. 有海量数据处理分析经验,熟悉HadoopHiveSpark等大数据处理平台;
4. 编程基础扎实,熟练掌握下列语言之一: C++JavapythonScalaGolang;
5. 热衷了解和实战业界前沿技术,洞悉人工智能国际会议研究动态,不断提升自己在机器学习运筹优化、机制设计、数理统计等方向的能力;
6. 机器学习相关较深的工业界经验或较深厚的学术积累,有相关领域业界知名成功项目经验优先,有项目管理和团队管理经验的优先;
7. 其他优先条件:

◦ 有分布式机器学习数据分析经验的优先。

◦ 在人工智能相关顶级会议有论文发表者优先。

◦ 编程能力杰出者优先。

◦ 有大型系统架构设计和实践经验者优先。

◦ Kaggle等比赛成绩优秀者优先。

工作职责


交易引擎策略算法专家 Transaction Strategy Algorithm Expert

1. 负责国际化网约车交易策略算法设计的相关工作,包括订单分配,运力调度,流量分发,供需预测,仿真系统等方向;
2. 针对不同国家交易市场的供需情况和竞争态势,和业务方协同设定目标,使用机器学习/强化学习/运筹优化等算法和技术,优化成交率等核心业务指标,助力业务发展。
包括英文材料
学历+
数据结构+
算法+
特征工程+
机器学习+
数据挖掘+
GBDT+
XGBoost+
Hadoop+
Hive+
Spark+
C+++
Java+
Python+
Scala+
Go+
运筹优化+
数据分析+
系统设计+
Kaggle+
相关职位

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社招技术类

职位描述 1. 定位为资深AI Infra Arch,在AI算力基础设施、AI推理和训练框架全栈底层技术方面有丰富经验技术,可带领团队建设AI平台,助力CV/NLP/AIGC/社区/搜广推等算法业务场景提升效率,加速AI能力向业务效果的转换。 2. 负责设计研发得物AI平台,对AI算力相关相关资源(GPU/TPU/CPU、存储、网络等)做平台化管理,持续提升资源利用率,为业务提供一个满足企业级稳定性和性能要求的AI平台。 3. 负责训练和推理引擎优化,助力各算法业务场景提升模型迭代效率、提高推理服务性能。 4. 解决规模增长带来的技术和业务问题。 5. 解决多云场景下的AI算力资源、数据资源的管理问题,以及业务使用效率问题,目标是降本提效。

更新于 2023-12-26
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社招5年以上技术类-算法

团队介绍: 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商,高德地图日均服务数亿用户出行决策,每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM,AI Agent等核心技术,持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕,更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门,我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心,推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页:https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们? 挑战世界级技术难题,追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师,加入我们的研发团队。您将专注于多模态理解与生成,推动其在高德扫街榜等热门应用中落地,为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责: 1、多模态大模型研发:开发业界领先的图文多模态大模型,实现高质量场景理解和内容生成; 2、模型优化与性能提升:优化多模态模型的推理速度和计算效率,支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术(包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等); 3、业务场景落地:将多模态技术应用于扫街榜等实际业务场景,与产品、工程团队合作,推动技术从研发到上线的全流程落地; 4、前沿技术探索:持续跟踪生成式AI、跨模态对齐、思维链、强化学习、多模态交互等最新技术趋势,提出创新性解决方案。

更新于 2025-09-29
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社招

1. 负责自动驾驶方向VLA/VLM/端到端算法的研究和落地; 2. 负责强化学习在真实量产问题中的解决方案开发。

更新于 2025-07-25
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社招信息技术类

1、结合电商的业务特性,进行模型和算法创新,打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 2、超大规模的机器学习模型优化,包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等,最大效率地提升电商流量效率。

更新于 2025-04-17