滴滴服务端开发工程师/专家（智能Agent数据方向）(J250721030)

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”。

我们正在构建面向亿级用户的端到端AI Native智能应用，打造高并发、低延迟的智能出行体验。你将主导高吞吐服务端系统的设计与优化，支撑千亿级海量数据存储与实时处理，探索多模态大模型在复杂业务场景中的落地。 加入我们，你将参与 1.高并发服务端架构设计：构建亿级流量下的分布式服务系统，优化千亿级端云协同数据通路，保障高可用性与低延迟体验。 2.AI原生架构构建：设计并落地以LLM、MEM、RAG等为核心的AI Native应用，实现知识存储、图谱推理与多模处理的深度融合 3.海量数据与资源调度：主导千亿级数据的存储架构设计与AI应用的融合，实现性能、效率、成本与安全的全局最优 4.前沿技术探索：追踪AI演进方向，推动多智能体协同等创新场景落地。

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”。

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。