滴滴地图领域大模型算法工程师(JR2026032600I)
任职要求
1. 本科及以上，计算机/AI/自动化/GIS/交通等相关专业，3年+大模型/深度学习/时空数据经验。
2. 精通PyTorch，熟悉大模型预训练、后训练。
3. 掌握序列模型、图神经网络、时空预测、强化学习、规划推理中至少一项。
4. 有路径规划/导航/路网…工作职责
1. 负责地图领域感知规划大模型研发、训练、微调与落地 2. 实现拥堵预测、路况异常感知、动态避堵，提供更优、更稳、更贴合网约车场景的AI路线规划与ETA预估，支撑亿级别派单与导航。 3. 设计与落地地图领域Agent智能体系，实现路网理解、动态决策、多步推理、工具调用，提升司乘体验。 4. 将大模型能力落地到网约车/快车/拼车/顺风车等核心业务，持续优化路线体验、导航准确率、司乘满意度。 5. 跟踪前沿技术，沉淀专利与技术方案，打造滴滴地图长期技术壁垒。
POI部门介绍： POI智能化致力于智能化的手段，真实还原现实世界兴趣点（Point of Interest），为高德出行和生活服务提供支撑，是高德用户信息获取、交易履约和出行体验的基础； 每个POI背后都有精彩的故事，我们作为链接POI和用户的第一步，每一分努力都是与现实世界的一次互动。欢迎加入我们，从另一个视角来观察世界！ 职位描述： 1. 研究、训练、使用预训练模型，解决地图领域POI数据相关业务，包括但不限于文本理解，文本生成以及语义匹配等相关任务。 2. 从事预训练模型研究、训练、应用，包括但不限于多语言、多模态、训练任务优化、下游任务迁移、知识融入更新、模型性能提升等； 3. 负责多模态、跨语言预训练等相关底层技术的研究与实现，并应用于下游的文本/图像的理解与生成； 4. 将预训练模型与搜索/地图领域实际问题相结合，包括但不限于训练任务优化、任务迁移、知识融入更新、模型性能提升等；5. 负责跟进业界先进技术、赋能业务效果提升。
-负责大模型在地图场景下的关键技术研发，包括指令遵循、深度推理、反思等核心能力的技术落地和优化 -构建智能体工具使用、多智能体间协同解决复杂问题等能力 -微调大语言模型，基于自有数据，训练更适合需求场景的模型 -设计算法迭代飞轮，联合各角色，高效率地提升模型效果 -阅读和理解最新的研究论文，跟踪和使用业界最佳实践进行模型训练，并进行效果验证和分析
团队介绍： 我们是高德渲染平台研发团队，专注于大模型等前沿技术在地图渲染领域的创新应用。我们的目标是打造智能化的渲染平台，提升渲染效果和质量，为用户带来更优质的体验。如果你对AI赋能渲染、智能化产品升级充满热情，欢迎加入我们！ 具体职责包括但不限于： 1、结合大模型、机器学习技术，优化高德渲染平台，提升渲染效果和质量 2、针对特定业务场景，优化大模型，对大模型进行微调，实现专属技能模型的能力升级。
我们需要NLP方向和推荐方向的算法专家，负责对地图生产资料、互联网情报、搜索日志、用户反馈等非结构化文本进行分析和信息抽取，负责理解高德用户的到达行为，融合人地大数据，构建知识图谱和智能推理能力，打通数据生产和前台业务，使得用户获得更加智能的出行和服务体验。 1、参与和负责POI产线的NLP算法部分，包括POI的NLP基础功能服务、多模态名称融合生成、名称质检模块、名称纠错模块等； 2、搭建POI的NLP基础服务平台，实现以POI为核心实体的地图数据图谱，为高德的POI搜索、推荐业务提供完备信息； 3、配合其他POI采集、挖掘、调度、聚合业务，建模NLP任务，提供准确且有效的NLP信息； 4、积极地探索和研究NLP的应用和认知领域，结合地图场景，提供更加全面且完备的服务； 5、参与和负责POI的XGC业务，包括相关性召回、各级转化率模型，提升用户的答题率，答题的转化率模型； 6、积极地挖掘高德的人地相关性，推动用户与POI问题的推荐逻辑，提升高德场景的搜推基建和技术。