高德地图高德-推荐算法专家-信息算法热招
任职要求
1. 计算机及相关专业硕士以上学历， 有大规模推荐/搜索/广告/大模型算法开发优化的相关经验，熟悉主流的召回，粗排，精排，混排模型，并至少在其中一个方向上有深入优化经验，3年及以上的工作经验。 2. 有扎实的工程能力，熟悉常用的数据结构和算法，熟练掌握java，C++, Python或…
工作职责
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.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。
1.参与高德个性化搜索场景优化，负责召回，排序模型，提升搜索用户体验和交易GMV 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. 设计和实现多模态(图文)和多源信息(PGC/UGC/Web content等)的综合内容理解，以优化我们的地图搜索、推荐和POI信息理解能力； 2. 深入研究和改进模型的性能，包括准确性、效率和可扩展性； 3. 与跨职能团队合作，包括数据工程师、产品经理和架构工程师，确保模型与业务目标一致； 4. 跟踪新的人工智能和机器学习研究，将新的研究成果应用于实际问题； 5. 负责模型的维护和迭代，确保其在动态环境中的稳定性和可靠性。
1. 负责LBS智能搜索引擎的算法和技术研发，应用NLP相关机器学习/深度学习/预训练/大模型等算法技术提升搜索系统效果。 2. 负责搜索系统query分析，召回，相关性，排序、索引构建算法的研究和优化工作。 3. 需要进行海量用户行为的分析和挖掘，通过数据指引构建算法策略和进行优化。