高德地图高德-LLM内容理解算法专家-信息算法热招

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。

商品基础算法团队是淘天集团核心的商品理解中台，负责对淘天全域（淘宝、天猫等）数百亿的商品进行深度、精准、多维度的内容理解。我们产出的商品认知能力（如属性、卖点、风格、品类、知识），是整个淘天搜索、推荐、广告、AIGC应用、智能导购、直播等所有核心业务的基石，直接决定了用户“逛”和“买”的体验，是连接“人”与“货”的智能引擎。 当前，我们正处在用新一代AI技术（大模型、多模态大模型）彻底重塑商品世界的历史机遇期。在这里，你将接触到全球最丰富、最复杂的电商多模态数据，有机会定义下一代商品理解的技术范式，你的工作成果将通过集团各大业务场景，影响亿万用户的消费决策。 岗位职责： 1. 构建业界领先的商品多模态理解体系： 负责利用大语言模型（LLM）及视觉语言模型（VLM）等前沿技术，对商品的多模态内容（文本标题、详情描述、图片、视频等）进行深度解析，完成高质量的标签抽取、卖点挖掘、风格识别、需求理解等核心任务。 2. 探索大模型背景下的下一代商品知识库的构建范式：如何从海量商品信息、用户评论、行业知识中自动化构建知识体系？如何解决知识的事实性问题？如何在庞大、有噪声的知识库中抽取有效知识，用于下游落地和应用 3. 负责大模型/多模态模型的前沿技术探索与落地： 跟踪并实践领域内前沿的模型和技术（如模型Fine-tuning, RAG, In-Context Learning, Agent, Model Distillation等），结合业务场景进行技术选型、方案设计与模型优化，解决从训练到部署全链路的挑战，实现技术创新与业务效果的双赢。 4. 设计和优化算法架构与系统： 负责商品理解算法系统的整体架构设计与持续迭代，保证系统的高性能、高可用和高扩展性，以应对淘天集团海量数据的挑战。 5. 驱动技术创新转化为业务价值： 深入理解业务，主动挖掘技术能创造价值的场景，与产品、工程团队紧密协作，通过严谨的AB实验验证算法效果，用技术力量持续驱动业务指标增长。

营销算法团队作为淘天集团核心的算法团队之一，招聘岗位涵盖：搜索推荐算法，NLP，CV，大模型，因果推断和运筹优化等方向。解决从商品供给理解到前台搜推的全链路算法优化，服务业务包括淘宝首页宫格、百亿补贴、淘宝秒杀、淘宝大促、商品价格力等淘系核心业务。 岗位职责： 1. 构建业界领先的商品多模态理解体系： 负责利用大语言模型（LLM）及视觉语言模型（VLM）等前沿技术，对商品的多模态内容（文本标题、详情描述、图片、价格等）进行深度解析，完成高质量的内容提取、需求理解等核心任务。 2 负责大模型/多模态模型的前沿技术探索与落地： 跟踪并实践领域内前沿的模型和技术（如模型Fine-tuning, RAG, In-Context Learning, Agent, Model Distillation、LLM Time Series Forecasting等），结合业务场景进行技术选型、方案设计与模型优化，解决从训练到部署全链路的挑战，实现技术创新与业务效果的双赢。 3. 设计和优化算法架构与系统： 负责商品同款匹配系统的整体架构设计与持续迭代，保证系统的高性能、高可用和高扩展性，以应对淘天集团海量数据的挑战。 4. 驱动技术创新转化为业务价值： 深入理解业务，主动挖掘技术能创造价值的场景，与产品、工程团队紧密协作，通过严谨的AB实验验证算法效果，用技术力量持续驱动业务指标增长。

围绕高德的核心业务场景，研究大模型与推荐结合提升业务效果并落地，不限于LLM、多模态大模型SFT、RLHF、多模态理解、内容表征、推荐算法、行为序列建模、搜索算法。