logo of amap

高德地图高德-AI研发工程师-汽车业务专项

社招全职3年以上技术类-开发地点:厦门状态:招聘

任职要求


学历要求
● 人工智能、计算机科学与技术、软件工程等相关专业本科及以上学历。
工作经验
● 3年以上工作经验。
大模型应用与调优
● 熟悉主流大模型,并有相关使用经验,了解不同模型的优缺点。
● 具备扎实的机器学习/深度学习理论基础,熟悉常见模型结构与训练技巧;
编程与开发能力
● 精通Python等主流语言,具备算法实现与系统开发能力。
● 熟练使用数据分析工具,如 PythonPandasNumPy、Matplotlib、Seaborn)、R 或 SQL。
● 熟悉常用的数据库管理系统(如 MySQL、PostgreSQL)及数据查询语言。有大数据处理经验。
AI算法与工程化
● 熟悉机…
登录查看完整任职要求
微信扫码,1秒登录

工作职责


1、负责AI项目的技术探索和可行性分析,负责方案设计、开发、测试和上线维护的整个技术生命周期。
2、需深刻洞察业务目标,制定最有效的技术策略,并应用先进的AI/AIGC技术解决实际业务问题。
3、负责对现有AI产品进行性能调优和功能增强,从而提高整体业务运作的效率和质量。
4、保持对国内外AI技术发展和应用场景的前瞻性关注,主动发掘并驱动AI技术在本业务领域的优化升级与创新实践。
包括英文材料
学历+
大模型+
机器学习+
深度学习+
Python+
算法+
数据分析+
Pandas+
NumPy+
还有更多 •••
相关职位

logo of xiaohongshu
社招3-5年数据仓库

1. 熟练利用LLM、机器学习等AI工具,对多端海量数据进行清洗、分析与特征挖掘,敏锐捕捉潜在的爬虫及自动化行为。 2. 参与从“风险发现 -> 策略制定 -> 工程开发 -> 上线拦截”的端到端攻防闭环,针对平台的恶意抓取、接口滥用等行为制定可落地的方案。 3. 承担风控策略和安全工具的全栈开发任务,包括但不限于数据研发、后端风控服务化部署、前端探针接入以及监控报警大盘的建设等。 4. 探索并跟进最新的AI生产力工具,将其深度应用在日常代码编写、逆向分析辅助、自动化脚本编写中,大幅提升团队整体的安全攻防效能。

更新于 2026-03-24北京|上海|杭州
logo of alibaba
实习阿里巴巴2027

1、参与高性能分布式服务端程序的系统设计,为阿里巴巴的商业化产品提供强有力的支持,在海量的网络访问和数据处理中设计并实施最强大的解决方案; 2、背靠世界领先的大模型基座,在丰富的 B/C端应用场景中,探索 AI 技术在电商风控领域最前沿的应用; 3、参与海量数据的处理和开发,通过Max Compute、Flink等大数据平台进行海量数据计算,满足商业上对数据的处理分析开发需求; 4、深入理解业务,参与各类商业化产品的开发和维护,完成从需求到设计、开发和上线等整个项目周期内的工作,为用户提供丰富而有价值的产品; 5、参与基础软件的设计、开发和维护,如分布式在线服务、文件系统、缓存系统、Key/Value存储系统、数据库、Linux操作系统和Java优化等; 6、接触超大规模的计算底层核心技术的设计和实现,构建高可靠性、高可用性、高可扩展性的体系结构,满足日趋复杂的业务需求。 加入我们,你将与阿里巴巴广泛的电子商务产品技术为伍,将消费者的喜爱变为极致性能的挑战,为业务产品保驾护航。来吧,我们等你加入!

更新于 2026-03-17北京|杭州
logo of mihoyo
社招美术&表现类

1. AI 技术应用与工程化 持续跟进新的 AI 模型与范式(大语言模型、多模态、Agent等),快速完成原型验证 将 AI 能力工程化集成到项目工作流中(如材质库优化、数据处理、自动化任务等) 2. 工具开发与流程优化 使用 Python 进行工具开发、脚本编写与自动化,处理批量数据与重复性工作 整合 DCC/引擎工具流(如 SD/Maya/max/Blender/PS 等),使 AI 能力可在产线稳定运行 搭建统一的工具入口与使用体验,降低一线创意人员的使用门槛 3. 知识体系与支持体制 利用 AI 搭建与迭代团队知识沉淀体系,提升问题解决效率 对 AI 工具上线后的维护与迭代负责,确保可追溯、可回滚、可交接

上海
logo of mihoyo
社招3-5年程序&技术类

1.智能NPC行为研发:负责游戏/虚拟世界中智能NPC的强化学习算法模型设计,通过深度强化学习(DRL)使NPC具备自适应决策、复杂博弈与拟人化交互能力。 2.训练框架与环境搭建:设计与优化大规模强化学习训练框架,构建高效的仿真训练环境(Simulation Environment)与奖励机制(Reward Shaping),加速策略收敛。 3.前沿技术预研:探索多智能体强化学习(MARL)、大模型(LLM)与强化学习(RL)的结合应用(如LLM规划+RL执行的混合架构),打造高沉浸感的游戏生态。 4.工程化落地:负责RL模型在现代游戏引擎(如Unity / Unreal Engine)中的部署、推理优化与性能调优。

上海