小红书数据挖掘专家/算法专家（POI方向）

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。

1.负责 LBS 场景下智能推荐引擎的整体算法架构设计与技术研发，应用推荐系统相关机器学习/深度学习/图神经网络/大模型等技术提升系统效果与用户体验； 2.负责推荐系统召回、相关性、排序、多目标优化等模块的研究与优化，包括特征工程、模型训练、在线推理等全链路工作； 3.分析海量用户位置轨迹与行为数据，挖掘时空关联模式，构建用户画像、POI 特征和上下文感知的推荐策略，并持续优化； 4.带领并管理算法团队，制定技术发展规划与团队目标，指导成员完成算法研发、效果评估和业务落地。

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： 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”。