高德地图高德-深度学习算法专家-时空大数据/推荐策略方向
任职要求
1、本科以上学历，5年以上工作经验，熟悉常用机器学习算法，对模式识别、深度学习、增强学习等相关领域，极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言； 2、有搜索、推荐、广告以及强化学习相关的实际项目经验，有时间-空间建模、序列建模、运筹优化相关的落地经…
工作职责
1. 负责渲染引擎的智能化升级，通过机器学习和深度学习算法，优化地图图面呈现，提升用户视觉体验； 2. 基于时空大数据，构建智能化推荐系统，根据不同场景、比例尺、时间维度，实现精准的内容推荐； 3. 深入分析海量用户行为数据，挖掘数据价值，驱动算法策略的持续优化和创新； 4. 结合高德地图的复杂场景，探索前沿算法在地图渲染和推荐系统中的创新应用。
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。
1. 参与亿级用户规模的高德个性化搜索引导场景优化，应用机器学习/深度学习/大模型算法提升推荐结果指标 2. 负责多入口多场景下统一召回、粗排、精排算法优化；在多场景建模、用户行为序列建模、时空场景推荐等技术点上，应用业界领先的技术优化，取得指标收益。 3. 利用高德的庞大数据量，结合LBS时空数据的特点，通过海量数据/大模型分析挖掘用户潜在需求，指导推荐算法和策略的设计，提升推荐效果。
1. 参与亿级用户规模的高德个性化搜索引导场景优化，应用机器学习/深度学习/大模型算法提升推荐结果指标 2. 负责多入口多场景下统一召回、粗排、精排算法优化；在多场景建模、用户行为序列建模、时空场景推荐等技术点上，应用业界领先的技术优化，取得指标收益。 3. 利用高德的庞大数据量，结合LBS时空数据的特点，通过海量数据/大模型分析挖掘用户潜在需求，指导推荐算法和策略的设计，提升推荐效果。
1. 参与亿级用户规模的高德个性化搜索引导场景优化，应用机器学习/深度学习/大模型算法提升推荐结果指标 2. 负责多入口多场景下统一召回、粗排、精排算法优化；在多场景建模、用户行为序列建模、时空场景推荐等技术点上，应用业界领先的技术优化，取得指标收益。 3. 利用高德的庞大数据量，结合LBS时空数据的特点，通过海量数据/大模型分析挖掘用户潜在需求，指导推荐算法和策略的设计，提升推荐效果。