高德地图高德-多模态算法工程师-agent方向
任职要求
任职要求 - 计算机、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历。 - 熟练掌握 Agent 上下文、记忆管理及长时任务编排机制。 - 熟悉 LangGraph、OpenClaw、Hermes 等 Agent 框架或产品。 - 了解图像生成、图像编辑及视频生…
工作职责
岗位职责 - 负责 Agent Harness 的设计与开发,包括上下文管理、工具调用、长时任务编排和异常恢复。 - 优化多模态任务的稳定性、生成效果及调用成本。 -搭建图文生成、视频生成、短剧生产等多模态创作链路。 - 研究并落地主流 Agent 框架,推动相关能力产品化。
团队简介: 我们是高德行中智能团队,我们的使命是基于高德海量高质的数据,最前沿的AI算法,最可靠的通用工程架构,打造有温度、有惊喜、科技感十足的下一代出行体验; 在这里,我们一起建设应对超大业务规模和场景,超高业务复杂度的高效、可靠、鲁棒的技术架构;一起用最前沿的机器学习、深度学习、AI算法探索智慧出行最具挑战性的行业难题;一起用最尖端的AIGC、LLM/LVM、多模态理解与生成技术;基于语音、视觉、位置等多模态信息搭建高吞吐、低时延、强智能、真人感的Agent体系,打造全新人和环境交互形态; 职位描述 探索下一代多模态出行体验 基于全双工多模态agent,构建人和环境的全新交互形态

【岗位亮点】 打造现象级AI产品:你的算法将服务数亿用户,利用行业最丰富的地理数据,扩展语义理解与路线生成的边界。 前沿技术实践场:深度参与垂类多模态大模型的训练与优化,探索多模态Agent+地图理解的无限可能。 真实场景大挑战:面对MLLM在地图任务下语义和空间的双重挑战,构建行业标杆级模型。 【团队成就】 我们团队致力于构建下一代核心智能驾驶体验,在过去四年持续创造多个突破性创新产品技术。 智能出行开拓者:连续4年推出行业标杆产品,包括: 2022年 红绿灯倒计时黑科技 (拯救千万路怒症的神级操作) 2023年 V2X车车对话系统 (让汽车学会"社牛"沟通) 2024年 AI领航红绿灯 (比驾校教练更懂路的老司机) 2025年 TrafficVLM-Agent 上线 (高德地图“天眼”功能) 2025年 RouteVLM-Agent上线 (路线生成的无限可能) 【你将参与】 1. 用AI解锁出行新玩法:基于海量地图数据与用户场景,研发支持从“用户任意query”到一条“用户偏好&地理空间对齐的可行路线”的规划大模型。 2. 打造行业领先的大模型应用:SFT微调、强化学习等技术,让大模型真正理解复杂出行需求中的时空语义关系。 3. 定义未来出行方式:打造Agent自进化机制,不断提升出行场景的agent能力边界。 4. 顶会论文产出:共同探索工业落地与科技前沿。
1. 参与研究最前沿的AIGC技术,探索其在游戏研发管线中的应用,把技术转化为优化游戏生产和升级玩家体验的实际解决方案。 2. 基于高质量数据集,参与图像编辑、图像生成后训练、贴图生成、视频生成等相关研发,优化游戏美术生产流程的品质表现和生产效率。 3. 参与VLM多模态算法研发,包括图像/视频/3D内容理解与质量评价的多模态模型训练与优化,提高AIGC Agent的基座模型能力,探索AI在数据管理、资产验收和游戏测试中的实际应用。 4. 参与音频驱动动作生成、动作补间、视频动捕等模型的训练,探索AI在游戏演出中的生产应用。 5. 参与AIGC Agent和游戏生产工具研发,将模型能力接入实际工作流程,帮助美术、TA、程序、策划等团队更高效地完成内容制作、检查和迭代。
1、团队依托千亿级视频内容和全球商品数据,探索NLP、CV、多模态大模型、Video LLM、Multimodal Embedding和SID、Multimodal Reasoning、Agent等技术在电商业务中的落地,支持商品库建设、商品同款识别、内容商品链接、价格比对、AIGC内容生成和生成式搜推技术演进等关键场景,我们的目标是通过多模态大模型和Agent技术,重新理解“卖什么、怎么卖、卖给谁”,重塑内容电商的业务想象力;参与全球商品库和内容理解体系建设,基于NLP、图像理解、多模态大模型等技术,对商品、视频、图文、商家、品牌等对象进行结构化理解和语义建模;负责商品同款、商品/商家/品牌消重、跨语言商品聚合等核心算法系统建设,解决海量数据下的多模态匹配、实时流式聚合、多粒度聚合和跨语言语义对齐问题; 2、负责电商比价、商品定价、价格监控和异常预警等算法能力建设,支持百亿补贴、价格竞争力分析、商品供给优化等重要业务场景,建设视频-商品、商品-商品、视频-视频等多模态语义链接能力,支持内容趋势理解、商品挖掘、AIGC内容生成和内容电商供给优化; 3、探索下一代生成式搜推模型的演进,通过视频、直播、商品、Query等多体裁的表征和SID建模,提升生成式搜推的效率和体验; 4、探索Agent在电商业务中的应用,包括比价Agent、商品分析Agent、内容AIGC Agent、商家运营Agent等方向,结合RAG、工具调用、规划推理、自动评估等能力,推动业务流程智能化,参与从数据到业务落地的全流程,包括数据构建、特征工程、模型训练、效果评估、线上部署、负面案例分析和持续迭代,并探索前沿技术在实际业务中的规模化落地。