高德地图大模型算法实习生-高德打车-智能出行理解
任职要求
学历背景 ꔷ 统招硕士及以上学历，计算机、统计学等相关专业优先。 算法能力 ꔷ 扎实的数据结构、机器学习、深度学习基础 ꔷ 熟悉树模型、深度学习、NLP/CV算法、推荐系统、强化学习、LLM大模型、多模态大模型等方法 工程能力 ꔷ 精通 Python，熟悉 …
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。 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。
团队介绍： 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕，更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门，我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心，推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师，加入我们的研发团队。您将专注于多模态理解与生成，推动其在高德扫街榜等热门应用中落地，为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责： 1、多模态大模型研发：开发业界领先的图文多模态大模型，实现高质量场景理解和内容生成； 2、模型优化与性能提升：优化多模态模型的推理速度和计算效率，支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术（包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等）； 3、业务场景落地：将多模态技术应用于扫街榜等实际业务场景，与产品、工程团队合作，推动技术从研发到上线的全流程落地； 4、前沿技术探索：持续跟踪生成式AI、跨模态对齐、思维链、强化学习、多模态交互等最新技术趋势，提出创新性解决方案。
团队介绍： 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕，更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门，我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心，推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师，加入我们的研发团队。您将专注于多模态理解与生成，推动其在高德扫街榜等热门应用中落地，为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责： 1、多模态大模型研发：开发业界领先的图文多模态大模型，实现高质量场景理解和内容生成； 2、模型优化与性能提升：优化多模态模型的推理速度和计算效率，支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术（包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等）； 3、业务场景落地：将多模态技术应用于扫街榜等实际业务场景，与产品、工程团队合作，推动技术从研发到上线的全流程落地； 4、前沿技术探索：持续跟踪生成式AI、跨模态对齐、思维链、强化学习、多模态交互等最新技术趋势，提出创新性解决方案。
团队介绍： 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕，更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门，我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心，推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 岗位介绍： 我们正在寻找一位才华横溢的生成式AI/世界模型算法工程师加入我们的团队，共同探索人工智能的前沿领域，构建下一代智能系统的核心技术。如果你对生成式AI/世界模型有深入的理解和研究，渴望在这一领域大展身手，那么请加入我们！ 主要职责： 1. 3D静态生成：负责3D物体/场景生成算法的优化，探索高效的3D生成表示方式，并改进扩散或自回归生成模型，提升单图到3D物体或场景生成的精度与稳定性； 2. 3D动态生成：基于扩散/自回归视频生成基模，并引入3D场景表征和隐式动作表征，实现长视界一致、并且可交互的动态视频生成； 3. 世界模型构建：参与世界模型的前沿技术探索，包括环境建模、状态预测、决策规划等方面，以构建能够准确模拟和理解复杂环境的智能模型。探索空间智能的统一建模范式，包括未来状态预测以及未来动作预测，并构建反馈机制，最终实现自主学习； 4. 跟踪学术界和工业界在生成式AI/世界模型相关领域的最新进展，保持公司在该领域的技术领先地位。
1、负责共享出行或高德打车相关项目需求开发与迭代、性能优化、架构升级等工作； 2、负责业务线基础设施建设，如线上质量、性能的监控及分析； 3、参与前端工程化能力建设，推进技术在业务中落地； 4、负责疑难问题攻关，快速响应紧急问题或需求；