高德地图高德-Agent后端开发工程师/专家-出行业务
任职要求
必备条件： 1.计算机、电子、自动化、人工智能等相关专业本科及以上学历，3年以上算法/平台经验（高级岗位5年+）； 2.扎实的编程能力，熟悉至少一种主流开发语言（Java / Go / C++ / Python 等），具备良好的工程实现与代码质量意识； 3.在以下至少一个方向有深入经验： a)NLP / LLM 应用：对话系统、任务型对话、语义解析、意图识别、问答系统、Agent / Tool calling 实践； b)搜索与推荐 / 路线规划：路径规划算法、POI 检索、约束优化、多目标规划等； c)车机/语音交互：车载场景人机交互设计、语音助手、多模态交互等； 4.有较强的系统设计与抽象能力，能…
工作职责
团队介绍： 我们团队为用户提供满足各种出行场景的好路线，提供极致的出行体验，同时服务C端、B端，涵盖自驾、打车、物流等多种业务场景，我们的每一次技术升级或业务的改进都能影响全国用户，有非常复杂的高并发分布式服务系统架构，有业界最先进的路线规划算法（cbr,cch,rch,raptor等)。如果你想发挥你的想象力创造更多社会价值，如果你享受克服困难和挑战自我的喜悦，如果你热爱技术并喜欢追求极致性能和效果，如果你渴望挖掘出源源不断的新应用场景，那就加入我们团队吧！ 岗位职责： 你将加入高德在线导航服务团队，从0到1参与打造手车一体的「出行域 Agent」。目标体验对标特斯拉车机中的 Grok：让用户可以用自然语言完成从出行规划、实时导航到行程中各类决策的全流程交互，实现“能听懂、会思考、帮决策、可执行”的智能出行助手。 工作职责： 1.子Agent架构设计与服务实现 a)参与设计出行域子Agent的整体技术架构，包括调用链路、状态管理、容错与降级方案。 b)实现与高德主Agent的协议对接和能力编排，支持多轮对话、工具调用、跨场景任务协同。 c)在手机端与车机端统一能力出口下，处理不同终端、不同地区/国家的差异化需求（如地图/POI/法规差异）。 大模型微调与蒸馏落地 2.针对出行/导航/车机场景，设计与构建高质量训练数据（提示词工程、对话数据、工具调用日志等）。 a)参与或主导对基础大模型的大规模微调（Supervised Fine-tuning / Preference Optimization 等），提升在出行域的理解和决策能力。 b)负责模型压缩、蒸馏与推理优化，使模型在服务端/边缘侧兼顾效果与时延。 3.Agent能力调优与决策优化 a)设计和优化子Agent的工具使用策略（Tool / Function Calling），包括路况查询、路线规划、POI 检索、多目的地规划、国际场景信息调用等。 b)在弱网、高并发、复杂上下文下优化Agent的鲁棒性和决策稳定性。 c)针对复杂出行任务（如跨城自驾、多目的地行程、充电/加油规划、实时绕行、国际出行规则差异）进行专项调优。 4.效果评测与质量体系构建 a)搭建出行Agent的自动化评测框架，包括：指令理解准确率、工具调用正确率、任务成功率、响应时延、用户反馈闭环等。 b)构建离线评测集和真实流量回放机制，持续追踪模型与系统升级带来的收益和风险。 c)联合产品与运营，通过灰度发布、A/B 实验驱动持续优化。 5.性能与稳定性保障 a)在9亿+月活与车机大规模接入背景下，对服务进行高可用、高性能设计（限流、降级、缓存、异步架构、观测性体系）。 b)处理线上复杂问题（流量波动、模型异常、工具依赖故障等），建立监控、告警和自愈机制。 6.前沿技术探索与工程化落地 a)跟踪 LLM、Agent、RAG、多Agent协作、规划与推理（Planning & Reasoning）、多模态等方向的最新进展，并筛选适合出行场景的技术方案。 b)探索将地图/导航结构化数据与大模型结合的最佳实践，让Agent真正“看得懂地图、懂路况”。
团队介绍： 我们团队为用户提供满足各种出行场景的好路线，提供极致的出行体验，同时服务C端、B端，涵盖自驾、打车、物流等多种业务场景，我们的每一次技术升级或业务的改进都能影响全国用户，有非常复杂的高并发分布式服务系统架构，有业界最先进的路线规划算法（cbr,cch,rch,raptor等)。如果你想发挥你的想象力创造更多社会价值，如果你享受克服困难和挑战自我的喜悦，如果你热爱技术并喜欢追求极致性能和效果，如果你渴望挖掘出源源不断的新应用场景，那就加入我们团队吧！ 岗位职责： 你将加入高德在线导航服务团队，从0到1参与打造手车一体的「出行域 Agent」。目标体验对标特斯拉车机中的 Grok：让用户可以用自然语言完成从出行规划、实时导航到行程中各类决策的全流程交互，实现“能听懂、会思考、帮决策、可执行”的智能出行助手。 工作职责： 1.子Agent架构设计与服务实现 a)参与设计出行域子Agent的整体技术架构，包括调用链路、状态管理、容错与降级方案。 b)实现与高德主Agent的协议对接和能力编排，支持多轮对话、工具调用、跨场景任务协同。 c)在手机端与车机端统一能力出口下，处理不同终端、不同地区/国家的差异化需求（如地图/POI/法规差异）。 大模型微调与蒸馏落地 2.针对出行/导航/车机场景，设计与构建高质量训练数据（提示词工程、对话数据、工具调用日志等）。 a)参与或主导对基础大模型的大规模微调（Supervised Fine-tuning / Preference Optimization 等），提升在出行域的理解和决策能力。 b)负责模型压缩、蒸馏与推理优化，使模型在服务端/边缘侧兼顾效果与时延。 3.Agent能力调优与决策优化 a)设计和优化子Agent的工具使用策略（Tool / Function Calling），包括路况查询、路线规划、POI 检索、多目的地规划、国际场景信息调用等。 b)在弱网、高并发、复杂上下文下优化Agent的鲁棒性和决策稳定性。 c)针对复杂出行任务（如跨城自驾、多目的地行程、充电/加油规划、实时绕行、国际出行规则差异）进行专项调优。 4.效果评测与质量体系构建 a)搭建出行Agent的自动化评测框架，包括：指令理解准确率、工具调用正确率、任务成功率、响应时延、用户反馈闭环等。 b)构建离线评测集和真实流量回放机制，持续追踪模型与系统升级带来的收益和风险。 c)联合产品与运营，通过灰度发布、A/B 实验驱动持续优化。 5.性能与稳定性保障 a)在9亿+月活与车机大规模接入背景下，对服务进行高可用、高性能设计（限流、降级、缓存、异步架构、观测性体系）。 b)处理线上复杂问题（流量波动、模型异常、工具依赖故障等），建立监控、告警和自愈机制。 6.前沿技术探索与工程化落地 a)跟踪 LLM、Agent、RAG、多Agent协作、规划与推理（Planning & Reasoning）、多模态等方向的最新进展，并筛选适合出行场景的技术方案。 b)探索将地图/导航结构化数据与大模型结合的最佳实践，让Agent真正“看得懂地图、懂路况”。
我们正在构建面向亿级用户的端到端AI Native智能应用，打造高并发、低延迟的智能出行体验。你将主导高吞吐服务端系统的设计与优化，支撑千亿级海量数据存储与实时处理，探索多模态大模型在复杂业务场景中的落地。 加入我们，你将参与 1.高并发服务端架构设计：构建亿级流量下的分布式服务系统，优化千亿级端云协同数据通路，保障高可用性与低延迟体验。 2.AI原生架构构建：设计并落地以LLM、MEM、RAG等为核心的AI Native应用，实现知识存储、图谱推理与多模处理的深度融合 3.海量数据与资源调度：主导千亿级数据的存储架构设计与AI应用的融合，实现性能、效率、成本与安全的全局最优 4.前沿技术探索：追踪AI演进方向，推动多智能体协同等创新场景落地。
招聘方向【实习/全职】：线上核心服务、Agent 后端、数据仓库 【团队使命】 与智能共演化，让工程即作品。我们致力于以创新、优雅的工程方案，构建与 AI 协同进步的软件系统，让模型智能稳定、高效地驱动社会进步。 对内，你将与资深研究员一起协作，共同构建用于提升模型智能边界的工程基建；对外，你将深度参与 AI 产品的创新迭代，让智能触达亿万用户。 【岗位类别】：实习/全职 线上核心服务方向 负责 DeepSeek 线上服务及相关基建的各类研发工作，深度参与： 1.面向数千万日活用户的大模型应用与 API 服务架构设计和持续迭代，性能、网络和数据库优化。 2.内部研发效能工具与平台搭建。 3.不断探索各种新技术，持续优化服务的可靠性、可扩展性、可观测性、可维护性。
1. 负责 Agent / MaaS 平台后端系统的 架构设计与模块拆解，主导核心服务与通用能力的技术实现。 2. 设计并实现 可复用的服务框架与中间层能力，支撑多业务线、多 Agent 场景的统一接入与演进。 3. 优化后端系统的 接口设计、数据模型与服务治理机制，提升平台整体的稳定性、性能与可维护性。 4. 参与构建平台级基础设施能力，包括 认证鉴权、配置管理、日志、监控、告警与运维支撑体系。 5. 推动工程规范与技术标准建设，提升代码质量与交付效率，并指导团队成员进行设计与优化。 6. 与产品、前端、算法、运维等团队协作，推动平台能力在实际业务中的落地与持续迭代。