高德地图高德-大模型算法高级工程师/专家-研发效能团队
任职要求
- 硕士及以上学历，2年以上大模型算法研发经验； - 扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉Transformer架构和大模型技术体系、NLP（文本生成/语义理解）、多任务学习、自监督学习（如Contrastive Learning）、强化学习等核心技术，具备将业务场…
工作职责
高德研发效能团队聚焦研发智能化方向，利用大模型技术革新研发交付模式，支撑业务高速发展。主要包括大模型技术在 项目管理、需求理解、代码开发和测试、智能回归、业务评测等研发效能领域的落地，以及大模型强化学习方向的前沿技术探索。
负责高德共享出行(打车)业务核心链路的推荐 & 营销算法与大模型技术落地，直接对打车主链路 GMV、订单转化率与营销 ROI 负责: • 主导打车核心链路推荐算法与营销算法的构建与迭代，覆盖多任务学习(MTL)、多场景建模、用户长短期序列建模、因果推断(Uplift Modeling)等方向； • 负责营销补贴/权益的智能分发策略，通过因果建模与运筹优化实现预算约束下的 ROI 最大化； • 推动 LLM 在打车主链路各个场景的落地，包括但不限于：大模型用户画像与意图理解、生成式推荐(Generative Recommendation)、大模型营销文案生成等。
负责高德共享出行(打车)业务核心链路的推荐 & 营销算法与大模型技术落地，直接对打车主链路 GMV、订单转化率与营销 ROI 负责: • 主导打车核心链路推荐算法与营销算法的构建与迭代，覆盖多任务学习(MTL)、多场景建模、用户长短期序列建模、因果推断(Uplift Modeling)等方向； • 负责营销补贴/权益的智能分发策略，通过因果建模与运筹优化实现预算约束下的 ROI 最大化； • 推动 LLM 在打车主链路各个场景的落地，包括但不限于：大模型用户画像与意图理解、生成式推荐(Generative Recommendation)、大模型营销文案生成等。
1，设计和实现开创性的 continual pretraining、mid-training/post-training 算法，在 continual learning (on-policy distillation, self distillation, rft, etc)、data mixture modeling等方向上实现基座模型特定能力真实、显著的提升，支持新一代旅行消费应用的诞生。 2，高质量合成数据建设，通过研发自动化数据生产算法和pipeline，支持模型能力持续提升。 3，构建科学、严谨的算法评测体系，量化模型真实能力、建立算法指标和下游应用效果的关联。 4，跟进领域前沿、掌握领域发展趋势。
1，设计和实现开创性的 continual pretraining、mid-training/post-training 算法，在 continual learning (on-policy distillation, self distillation, rft, etc)、data mixture modeling等方向上实现基座模型特定能力真实、显著的提升，支持新一代旅行消费应用的诞生。 2，高质量合成数据建设，通过研发自动化数据生产算法和pipeline，支持模型能力持续提升。 3，构建科学、严谨的算法评测体系，量化模型真实能力、建立算法指标和下游应用效果的关联。 4，跟进领域前沿、掌握领域发展趋势。