高德地图高德-打车算法专家/高级算法工程师-营销/推荐/大模型
任职要求
项目经历 ● 硕士及以上学历，计算机科学/人工智能/统计学/数学/电子工程/自动化等相关专业； ● 2 年以上相关领域（推荐/广告/营销/大模型/增长）算法实战经验； ● 有出行、本地生活或交易类业务背景者优先。 专业技能 ● 算法：扎实的数据结构、机器学习、运筹优化基础。熟悉树模型、深度学习、因果推断、强化学习、多模态大模型等方法。 ● AI能力：有大型 LLM 在核心业务场景的端到端落地实战经验。能独立将…
工作职责
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。
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。 精英阵容，国际视野 团队成员来自泰晤士世界大学排名 Top 10 的高校，以及美国常青藤、清华、北大等顶尖院校，兼具国际化背景与一流技术视野。 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。 高德打车算法团队致力于用前沿AI技术重塑每一次打车体验。我们不是在做“推荐路线”，而是在理解用户为什么这样出行——他们偏爱哪条路？为何总在某个路口取消订单？哪些投诉背后藏着未被听见的需求？ 我们正在寻找对用户行为洞察和大模型落地充满热情的实习生，与我们一起，用AI读懂出行的“潜台词”，让平台更懂你。 在这里，你将： • 构建用户出行偏好画像 基于海量行程数据，利用大模型（LLM）挖掘用户在路线选择、上下车点偏好、出行时段等方面的隐性行为模式，构建个性化出行画像，驱动个性化推荐与服务预判。 • 挖掘路线与上下车点的“隐藏特性” 分析亿级路线片段与上下车点的时空特征，通过大模型语义理解与多源信息融合，提炼可量化、可解释的“路段 / POI 质量标签”，优化点线相关推荐服务的质量。 • 提升投诉反馈的智能响应与信息透出能力 构建基于大模型的客诉理解与归因系统，自动识别投诉核心诉求（如“绕路”“司机态度”“等太久”），关联具体路线/上下车点/时段，生成结构化反馈报告，推动产品优化与客服话术升级，实现“从听抱怨到改体验”的闭环。 • 推动大模型技术在真实场景中的闭环落地 应用RAG、SFT、DPO、AI Agent等技术，构建可解释、可追踪、可迭代的智能系统，让模型不只是“跑得准”，更能“说得清、改得动、用得好”。 你的工作将直接服务全国数亿用户，每一次模型优化，都可能让一位用户少等5分钟、多一份安心、少一次投诉。你不是在写代码，你是在重塑人与出行之间的信任关系。
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。 精英阵容，国际视野 团队成员来自泰晤士世界大学排名 Top 10 的高校，以及美国常青藤、清华、北大等顶尖院校，兼具国际化背景与一流技术视野。 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。 我们正在寻找相关专业的优秀实习生，一同探索前沿大模型技术和强化学习技术在共享出行领域的深度应用，共同攻克业界难题，优化产品体验。 在这里，你将运用大模型、强化学习等先进算法技术打造全新的用户营销体系，基于海量数据训练模型并在真实业务场景中验证价值，为海量用户创造更好的打车出行体验。
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。 精英阵容，国际视野 团队成员来自泰晤士世界大学排名 Top 10 的高校，以及美国常青藤、清华、北大等顶尖院校，兼具国际化背景与一流技术视野。 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。 我们正在寻找相关专业的优秀实习生，一同探索前沿大模型技术及推荐营销算法在共享出行领域的深度应用，共同攻克业界难题，优化产品体验。 在这里，你将参与高德共享出行核心业务的大模型技术落地、推荐营销算法建设等，包括但不限于： 大模型方向：将大模型技术深度应用在高德打车核心链路上，包括多模态大模型、AIGC、SFT、RLHF、高效推理等，提升平台效率和用户体验； 推荐营销方向：利用深度学习、基于大模型的下一代推荐营销算法等，基于海量用户数据，进行高德打车全链路的推荐营销算法构建和迭代，包括多任务学习、多场景建模、序列决策、因果推断建模、应答时长预测等； 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AI创造力。
高德共享出行算法研发部，负责共享出行业务的算法模型构建和服务部署，包括用户增长、风控和派单等方向。利用高德地图丰富的人地交互数据，我们致力于将因果推断、搜索推荐、大模型和强化学习等最新算法技术应用于共享出行领域，在提升平台效率的同时，为用户提供更优质的出行体验。我们正在寻找相关专业的优秀实习生，一同探索最前沿的算法技术在共享出行用户增长方向的应用，共同攻克业界难题，优化产品体验。 职位内容： 1. 基于人地交互数据开发业界领先的机器学习算法； 2. 探索因果推断、推荐算法和大模型等技术在用户增长业务中的应用； 3. 撰写并发表国际顶级会议论文，以及申请专利等科研工作