滴滴资深算法/算法专家_（搜广推算法 或者大模型方向）(J241219005)
任职要求
1. 计算机或数学相关专业毕业，硕士及以上学历，有扎实的数据结构和算法基础，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，GBDT，XGBoost，RL, NN 等； 3. 有海量数据处理分析经验，熟悉Hadoop，Hive，Spark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++、Java、python、Scala、Golang；…
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。
职位描述（Job Description）： 你将加入高德地图核心算法团队，在资深算法专家的指导下，探索大模型（LLM/多模态）与推荐系统的深度结合。你将有机会接触亿级用户规模的真实业务场景，参与从前沿技术研究到工程落地的全过程。 你将参与或负责以下工作内容（包括但不限于）： 大模型前沿探索： 参与 Qwen-VL、InternVL 等多模态大模型及 LLM 在高德业务场景下的微调（SFT）、对齐（RLHF）及 Prompt 优化，探索生成式推荐的新范式。 推荐算法优化： 深入理解高德核心业务（如首页推荐、目的地预测），协助优化召回、排序（粗排/精排）、重排等核心模块，提升 CTR、CVR 等关键业务指标。 用户行为建模： 利用深度学习技术挖掘用户长短期兴趣，结合高德特有的时空数据，进行下一站预测和场景化意图推理。 多模态内容理解： 处理海量图像与文本数据，构建高质量的内容表征体系，解决冷启动问题，提升内容分发效率。 数据分析与实验： 深入分析业务数据，设计并跟进 AB 实验，通过数据驱动的方式验证算法效果并进行迭代。 你将获得： 核心业务场景： 接触高德亿级日活用户的真实数据，解决极具挑战性的时空推荐问题。 大牛导师带教： 资深算法专家一对一指导，提供清晰的成长路径和技术辅导。 前沿技术落地： 拥有充足的算力资源（GPU集群），亲手将大模型技术落地到实际产品中。 转正机会： 表现优异者可获得校招转正 Offer 或 绿色通道面试资格。
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。
1、负责云音乐社区的推荐系统和模型的更新迭代，不断优化和改进现有的算法和线上策略，带来业务效果的显著提升； 2、负责追踪前沿推荐算法，探索落地创新算法技术，持续提高团队的技术水平和创新能力； 3、与业务团队紧密合作，根据业务场景，定制化创新应用算法解决业务上的痛点和挑战，支撑业务的快速发展。
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。