滴滴高级算法工程师(JR2026051400K)
任职要求
1、本科及以上学历，数学、计算机、通信等相关专业优先 2、熟练运用python/C++/Golang至少一种语言、掌握Linux shell常用操作，有spark/hadoop/hive相关分布式大数据处理经验。AI coding经验丰富者优先。 3、拥有扎实的编程能力和算法…
工作职责
负责滴滴国际化搜索引擎研发，包括： 1、参与滴滴极具创新的搜索系统技术研究，挑战智能搜索领域的世界级问题。挖掘大规模地理信息数据的价值，推进搜索技术在智慧地图中的应用，领衔地理信息技术，创造极致出行体验。 2、负责用大模型、深度学习重新定义地图检索架构，探索不同国家、跨语言挑战下的高性能引擎研究； 3、深入学习搜索系统、自然语言处理、地理表达、相似性计算等相关领域的前沿技术，包括Learning To Rank、Deep Learning、Reinforcement Learning（深度学习、强化学习）等 4、参与创新性技术研究，利用大规模地理数据改造传统搜索技术，推进AI技术发展。
我们希望你既懂经典 OCR，也愿意拥抱大模型范式。 岗位职责：负责输入法多模态识别核心算法的研发，融合传统识别与大模型能力，打造精准、智能、低延迟的输入体验。 1、核心算法：研发在线/离线手写识别、OCR 文字识别核心模型。 2、大模型应用：探索并落地 多模态大模型（VLM） 在手写理解、图文识别、上下文纠错、智能补全中的应用。 3、数据与训练：构建高质量数据闭环，设计后训练 / 微调 / 蒸馏方案，持续提升模型泛化能力。 4、端侧落地：将大模型能力通过量化、蒸馏、剪枝等手段落地移动端，平衡效果、延迟与功耗。 5、效果迭代：通过 AB 实验、Badcase 分析、线上监控驱动算法持续优化。
方向一：负责针对相机的计算成像算法的开发和迭代： 1.负责基础图像算法如3R（NoiseReduction, SuperResolution, HDR）, 多帧多摄等； 2.负责图像后处理算法如美颜、色彩映射，图像渲染等； 3.负责软硬件结合图像算法如ISP（Image signal processor）算法的开发调优，负责白平衡、自动对焦、自动曝光控制、色彩还原、多摄立体视觉、防抖算法的迭代进化等； 方向二：利用机器学习、深度学习、模型压缩及小型化等AI技术，解决Low-level画质处理、语义理解等技术问题，并实现技术的工程化部署； 方向三：负责相关算法在Android计算平台和手机soc上部署的架构设计和复杂度优化，达到实际产品应用要求。
1. 技术规划与预研：负责音频算法（语音前端处理、深度学习）的技术路线规划与前瞻性研究 主导技术选型与方案可行性评估，确保技术方向的前瞻性与产品落地可行性; 2. 核心算法开发与落地：负责回声消除、噪声抑制、波束成形等语音前端关键算法的研发与深度优化 主导音频深度学习模型（语音增强等）从论文复现、轻量化设计到端侧/实时场景高效部署的全链路落地; 3. 系统集成与交付：主导算法模块的系统集成、性能调优与产品化调试，确保算法特性在复杂产品系统中的性能达标与稳定交付; 4. 技术沉淀与决策支持：输出核心技术文档与规范 基于对技术趋势与工程约束的深刻理解，为关键决策提供技术可行性分析与风险评估。
在打车场景中，POI是用户目的地的数字化表达，是最基础的数据之一，直接影响用户能不能找到目的地、正确到达目的地。传统的数据更新依赖人工，现实的快速变化带来了更新成本剧增和更新速度降低。但这些在LLM时代迎来了转机，LLM更强的特征表达能力、更智能的规划能力让数据更新迎来了新的机会。在这你将迎来以下挑战： 1、紧跟LLM最新进展：迁移行业LLM最新能力，根据名称、图片、评论等信息，区分POI关键数据，提升属性正确率 2、追踪Agent的前沿技术：通过海量人工反馈资料，训练Agent替代人工，完成数据的自动化更新，降低成本、加快效率、提升数据质量 3、研究落地最新多模态对齐方案：在常见的图像、文本之外，我们场景中还包括位置信息（坐标），多模态对齐工作，对充分发挥数据价值，提升模型性能至关重要，是业内持续投入的重点&难点方向