高德地图高德-高级算法工程师/算法专家-推荐&营销算法/大模型

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(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。

业务丰富，技术领先高德打车算法团队深度赋能打车业务全链路，涵盖 用户增长、风控、服务管控、路线与上下车点推荐、ETA 预估、智能客服 等核心场景。多样化的业务挑战为算法创新提供了广阔的发挥空间，团队已在 AI 顶级会议发表成果。 持续成长，共享共进团队每周固定进行技术分享，氛围开放、互助友好；除了解答算法与工程难题，资深同事还会分享项目经验，并传授业务理解与问题解决的方法论，助你快速成长。 在这里，你将基于人地交互等多源数据，打造业界领先的智能营销、引流推荐、用户增长算法，直接推动高德打车业务的持续增长，主要工作包括： ● 运用因果推断等技术，设计与实现智能营销算法； ● 针对用户生命周期不同阶段，实现拉新、促活、留存、召回等运营目标； ● 结合强化学习、多目标学习等方法，完成多触点、多时机的精准触达； ● 应用大模型技术（PE、SFT、DPO、RAG、AI Agent、AIGC 等），洞察用户需求，实现运营智能化与自动化； ● 将业务场景问题转化为数据建模或科学问题，提出并高质量落地解决方案。 在这里，你的算法将直接服务全国数亿级用户，带来真实而深远的影响；你能接触到前沿大模型、多模态、强化学习等核心技术，并与顶尖同事共创，在开放包容的创新氛围下，发挥你的创造力。

1. 具身智能大模型研究与优化 (1) 研究和构建具身智能大模型（Embodied Foundation Models）与机器人大脑。 (2) 探索语言、视觉、动作等多模态融合机制（VLM / VLA / VLA-Agent）。 (3) 优化模型的长时记忆、推理能力与可泛化性。 2. 机器人智能算法研发 (1) 设计和实现机器人多模态感知、导航、操作、交互等核心算法模块。 (2) 推进大模型驱动的机器人任务规划与决策。 (3) 基于模拟器与真实世界数据，进行大规模对齐与强化学习（Sim2Real, RLHF, Imitation Learning）。 3. 系统落地与协同研发 (1) 与硬件与系统团队协作，推动模型算法在真实机器人平台上的部署与性能调优。 (2) 支撑具身智能大模型的云端训练体系、数据闭环与MLOps工程。 (3) 发表高水平论文或申请相关专利，推动业界与学界前沿研究。