高德地图高德-高级算法工程师/算法专家-推荐算法
任职要求
1. 算法：拥有扎实的统计学功底，对数据敏感、深刻理解和熟练运用主流机器学习算法，有实际落地经验者优先。 2. 工程：开发严谨高效，掌握Python 或 C++。有使用sklearn、TensorFlow、Pytorch等开源工具的经验。 3. 经验：拥有2年以上工业界机器学习的研发经…
工作职责
负责高德共享出行业务核心的推荐算法建设、大模型技术落地等，包括但不限于： 1. 推荐算法方向：利用机器学习、深度学习等算法处理海量用户数据，进行高德打车全链路的推荐算法构建和迭代，包括多任务学习、多场景建模、序列推荐、因果推断建模、应答时长预测等； 2. 大模型方向：将大模型技术应用在打车核心链路上，包括多模态大模型、AIGC、PE、SFT、RLHF、高效推理等，提升平台效率和用户体验；
负责高德共享出行业务核心的推荐算法建设、大模型技术落地等，包括但不限于： 1. 推荐算法方向：利用机器学习、深度学习等算法处理海量用户数据，进行高德打车全链路的推荐算法构建和迭代，包括多任务学习、多场景建模、序列推荐、因果推断建模、应答时长预测等； 2. 大模型方向：将大模型技术应用在打车核心链路上，包括多模态大模型、AIGC、PE、SFT、RLHF、高效推理等，提升平台效率和用户体验；
负责高德共享出行业务核心的推荐 & 营销算法建设、大模型技术落地等，包括但不限于： a. 推荐 & 营销算法方向：利用深度学习、因果推断等算法技术处理海量用户数据，进行高德打车全链路的推荐 & 营销算法构建和迭代，包括多任务学习、多场景建模、序列建模&推荐、因果推断建模等； b. 大模型方向：将大模型技术应用在打车核心链路上，包括大模型用户画像提取，大模型排序，生成式推荐，结合大模型预训练、蒸馏、SFT和强化学习等技术进行应用；
负责高德共享出行业务核心的推荐 & 营销算法建设、大模型技术落地等，包括但不限于： a. 推荐 & 营销算法方向：利用深度学习、因果推断等算法技术处理海量用户数据，进行高德打车全链路的推荐 & 营销算法构建和迭代，包括多任务学习、多场景建模、序列建模&推荐、因果推断建模等； b. 大模型方向：将大模型技术应用在打车核心链路上，包括大模型用户画像提取，大模型排序，生成式推荐，结合大模型预训练、蒸馏、SFT和强化学习等技术进行应用；
1、负责信息流推荐的算法设计及优化工作； 2、深入理解业务需求，对用户行为进行分析，通过数据挖掘和机器学习等技术建立有效的用户画像和用户预测模型； 3、持续创新，不断改进产品算法效果，提升用户体验； 4、研究业界前沿的技术，结合实际应用场景，探索将前沿技术应用于实际场景。