高德地图高德-大模型应用算法工程师-出行agent方向
任职要求
岗位要求： 1、计算机、电子信息工程、自动化控制、数学、信息安全等相关专业背景，硕士及以上学历； 2、在机器学习或深度学习领域有实习或者项目经历，具备以下一个或多个方向的研究和应用经验，如多模态数据处理、自然语言处理、计算机视觉、大模型与 Agent 等，在 NeurIPS/ICML/ICLR/…
工作职责
团队介绍： 团队由国内外知名高校及主流互联网企业的资深专家组成，在顶尖会议（如 NeurIPS、ICLR、ICML、KDD 等）发表过多篇论文，是国内理论与应用实践相结合、应用算法创新的顶尖和超一流团队。 围绕出行 Agent 等高德的核心业务场景，通过大模型提升业务效果并落地，不限于 VLM 的 SFT / RL / on-policy distillation，以及 Agent 的 tool 与 skill 调用、复杂任务编排、agentic reasoning 等方向。
1、意图理解: 基于用户输入、历史上下文以及环境信息，理解用户真实意图、完成多轮改写query以及任务难度识别，提升识别&分流准确率。 2、Function-call：抽象并整合内外部服务能力为工具，训练大模型理解以及使用工具能力，解决用户需求，提升工具使用及参数提取准确率。 3、生成式推荐: 基于海量用户session行为，通过大模型挖掘用户长短期潜在意图以及需求，并预测用户后续行为，提升各场景引导入口CTR。 4、跟踪业界最新研究技术以及成果，并应用到实际产品中；
1. 基于海量数据，利用机器学习、深度学习算法，深入理解平台治理，实现风险数据的自动化分析与挖掘； 2. 结合行业特点利用大模型技术，应用到价格治理、商户治理等业务环节中，持续跟踪和评估模型效果； 3. 结合业务特点，进行模型和算法创新，打造业界先进的平台治理算法体系。
1、负责通过基于大语言模型及多模态大模型的微调、prompts调优、指令构建及演化技术，将大模型的生成、理解、交互能力在公司核心业务场景应用落地，包括但不限于AIGC创意生成、视频处理、智能化特效、智能对话、代码生成、音视频传输、电商场景内容理解等； 2、负责LLM及多模态大模型的应用中台及相关技术模块搭建，包括但不限于Agents 、RAG、 function call、system prompts等，探索大模型应用前沿及新兴应用场景； 3、跟踪行业及大模型技术发展，结合业界前沿技术和业务需求，打造大模型应用的最佳实践； 4、了解业务，与公司各技术团队密切配合，能与产品、运营等角色高效沟通需求和目标，发挥自己的主观能动性，设计技术解决方案，培养自己的良好的业务sense和综合素质。
1. 负责客服场景大模型微调（SFT）及强化学习（RLHF/RLAIF/DPO），持续提升模型在复杂业务逻辑下的推理能力与回复质量。 2. 深度优化RAG链路，包括Embedding模型精调、多路召回融合、重排序及长文本处理，将海量非结构化知识库转化为精准的业务生产力。 3. 参与沙盒模拟/红蓝对抗体系建设，通过对抗模拟和自动化评测，挖掘模型潜在问题，驱动模型实现智能化自迭代。 4. LLM在交互安全、自动判责、智能质检、复杂任务编排（Agentic Workflow）等高价值场景的落地，实现客服全流程的智能化转型。