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。
高德地图定位研发团队介绍： “我在哪儿，要到哪儿去”是高德给全国亿级用户解决的核心问题， 我们系统解决“我在哪儿”的问题， 我们使用遍布全球的北斗卫星数据，高密度的手机传感器数据，视觉数据， 我们建设世界级的高精准定位系统， 驾车定位、车道级定位、室内定位、停车场定位、车机定位等 是我们核心解决的业务场景。 我们攻克着大量的世界级前沿技术难题： 基于时间序列预测的统一融合定位算法、 基于Transformer的统一融合匹配算法、 基于BEV、slam等的视觉定位算法 ...... 为了给广大用户的出行提供全方位、高质量的服务，我们正在不停地打破自己、超越自己...... 在这里，无数行业前沿的新技术在碰撞交流和应用， 这就是高德地图定位研发部 期待勇于突破，勇于挑战的你！ 岗位职责： 1、多模态大模型研发与应用：将定位问题转化为大模型问题，用大模型的思路对时空数据进行建模、训练（包括但不限于预训练、SFT、强化学习等）等，实现轨迹预测和轨迹匹配； 2. 模型优化与小型化部署：负责多模态大模型的轻量化设计、压缩与加速，确保模型在端侧设备上的高效运行； 3、创新探索：跟进位置和地图领域的大模型前沿进展，应用在日常工作中。
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。