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高德地图大模型算法实习生-高德打车-智能出行理解

实习兼职高德研究型实习生地点:北京状态:招聘

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 …
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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。
包括英文材料
学历+
算法+
数据结构+
机器学习+
深度学习+
NLP+
推荐系统+
强化学习+
还有更多 •••
相关职位

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实习产品类

1. 协助产品团队完成智能出行AI助手相关产品的规划、需求梳理及方案落地,参与产品从需求调研到上线迭代的全流程,辅助输出产品需求文档(PRD)、产品原型等核心资料。 2. 负责智能出行AI领域相关竞品监测与分析,定期输出竞品分析报告,提炼竞品优势、不足及行业趋势,为产品优化、功能创新及策略调整提供可落地的参考依据。 3. 对接业务端与算法端需求,深度参与AI算法模型的需求拆解、场景适配及效果评估,搭建业务需求与算法模型之间的沟通桥梁,推动算法模型在打车场景中的落地应用,保障AI产品体验与业务目标达成。 4. 协助开展项目管理工作,跟进产品需求落地进度,协调研发、运营、测试等跨部门资源,同步项目进展、同步问题并推动解决,确保项目按计划迭代、高效运转。 5. 辅助收集用户反馈、业务端反馈及产品数据,参与产品效果复盘,提出产品优化建议,助力AI打车产品体验持续提升。

更新于 2026-04-13北京
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社招2年以上技术类-地图

团队介绍: 我们团队为用户提供满足各种出行场景的好路线,提供极致的出行体验,同时服务C端、B端,涵盖自驾、打车、物流等多种业务场景,我们的每一次技术升级或业务的改进都能影响全国用户,有非常复杂的高并发分布式服务系统架构,有业界最先进的路线规划算法(cbr,cch,rch,raptor等)。如果你想发挥你的想象力创造更多社会价值,如果你享受克服困难和挑战自我的喜悦,如果你热爱技术并喜欢追求极致性能和效果,如果你渴望挖掘出源源不断的新应用场景,那就加入我们团队吧! 岗位职责: 你将加入高德在线导航服务团队,从0到1参与打造手车一体的「出行域 Agent」。目标体验对标特斯拉车机中的 Grok:让用户可以用自然语言完成从出行规划、实时导航到行程中各类决策的全流程交互,实现“能听懂、会思考、帮决策、可执行”的智能出行助手。 工作职责: 1.子Agent架构设计与服务实现 a)参与设计出行域子Agent的整体技术架构,包括调用链路、状态管理、容错与降级方案。 b)实现与高德主Agent的协议对接和能力编排,支持多轮对话、工具调用、跨场景任务协同。 c)在手机端与车机端统一能力出口下,处理不同终端、不同地区/国家的差异化需求(如地图/POI/法规差异)。 大模型微调与蒸馏落地 2.针对出行/导航/车机场景,设计与构建高质量训练数据(提示词工程、对话数据、工具调用日志等)。 a)参与或主导对基础大模型的大规模微调(Supervised Fine-tuning / Preference Optimization 等),提升在出行域的理解和决策能力。 b)负责模型压缩、蒸馏与推理优化,使模型在服务端/边缘侧兼顾效果与时延。 3.Agent能力调优与决策优化 a)设计和优化子Agent的工具使用策略(Tool / Function Calling),包括路况查询、路线规划、POI 检索、多目的地规划、国际场景信息调用等。 b)在弱网、高并发、复杂上下文下优化Agent的鲁棒性和决策稳定性。 c)针对复杂出行任务(如跨城自驾、多目的地行程、充电/加油规划、实时绕行、国际出行规则差异)进行专项调优。 4.效果评测与质量体系构建 a)搭建出行Agent的自动化评测框架,包括:指令理解准确率、工具调用正确率、任务成功率、响应时延、用户反馈闭环等。 b)构建离线评测集和真实流量回放机制,持续追踪模型与系统升级带来的收益和风险。 c)联合产品与运营,通过灰度发布、A/B 实验驱动持续优化。 5.性能与稳定性保障 a)在9亿+月活与车机大规模接入背景下,对服务进行高可用、高性能设计(限流、降级、缓存、异步架构、观测性体系)。 b)处理线上复杂问题(流量波动、模型异常、工具依赖故障等),建立监控、告警和自愈机制。 6.前沿技术探索与工程化落地 a)跟踪 LLM、Agent、RAG、多Agent协作、规划与推理(Planning & Reasoning)、多模态等方向的最新进展,并筛选适合出行场景的技术方案。 b)探索将地图/导航结构化数据与大模型结合的最佳实践,让Agent真正“看得懂地图、懂路况”。

更新于 2026-03-31北京
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社招2年以上技术类-地图

团队介绍: 我们团队为用户提供满足各种出行场景的好路线,提供极致的出行体验,同时服务C端、B端,涵盖自驾、打车、物流等多种业务场景,我们的每一次技术升级或业务的改进都能影响全国用户,有非常复杂的高并发分布式服务系统架构,有业界最先进的路线规划算法(cbr,cch,rch,raptor等)。如果你想发挥你的想象力创造更多社会价值,如果你享受克服困难和挑战自我的喜悦,如果你热爱技术并喜欢追求极致性能和效果,如果你渴望挖掘出源源不断的新应用场景,那就加入我们团队吧! 岗位职责: 你将加入高德在线导航服务团队,从0到1参与打造手车一体的「出行域 Agent」。目标体验对标特斯拉车机中的 Grok:让用户可以用自然语言完成从出行规划、实时导航到行程中各类决策的全流程交互,实现“能听懂、会思考、帮决策、可执行”的智能出行助手。 工作职责: 1.子Agent架构设计与服务实现 a)参与设计出行域子Agent的整体技术架构,包括调用链路、状态管理、容错与降级方案。 b)实现与高德主Agent的协议对接和能力编排,支持多轮对话、工具调用、跨场景任务协同。 c)在手机端与车机端统一能力出口下,处理不同终端、不同地区/国家的差异化需求(如地图/POI/法规差异)。 大模型微调与蒸馏落地 2.针对出行/导航/车机场景,设计与构建高质量训练数据(提示词工程、对话数据、工具调用日志等)。 a)参与或主导对基础大模型的大规模微调(Supervised Fine-tuning / Preference Optimization 等),提升在出行域的理解和决策能力。 b)负责模型压缩、蒸馏与推理优化,使模型在服务端/边缘侧兼顾效果与时延。 3.Agent能力调优与决策优化 a)设计和优化子Agent的工具使用策略(Tool / Function Calling),包括路况查询、路线规划、POI 检索、多目的地规划、国际场景信息调用等。 b)在弱网、高并发、复杂上下文下优化Agent的鲁棒性和决策稳定性。 c)针对复杂出行任务(如跨城自驾、多目的地行程、充电/加油规划、实时绕行、国际出行规则差异)进行专项调优。 4.效果评测与质量体系构建 a)搭建出行Agent的自动化评测框架,包括:指令理解准确率、工具调用正确率、任务成功率、响应时延、用户反馈闭环等。 b)构建离线评测集和真实流量回放机制,持续追踪模型与系统升级带来的收益和风险。 c)联合产品与运营,通过灰度发布、A/B 实验驱动持续优化。 5.性能与稳定性保障 a)在9亿+月活与车机大规模接入背景下,对服务进行高可用、高性能设计(限流、降级、缓存、异步架构、观测性体系)。 b)处理线上复杂问题(流量波动、模型异常、工具依赖故障等),建立监控、告警和自愈机制。 6.前沿技术探索与工程化落地 a)跟踪 LLM、Agent、RAG、多Agent协作、规划与推理(Planning & Reasoning)、多模态等方向的最新进展,并筛选适合出行场景的技术方案。 b)探索将地图/导航结构化数据与大模型结合的最佳实践,让Agent真正“看得懂地图、懂路况”。

更新于 2026-03-31北京
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实习设计

【公司介绍】 哈啰出行是国内领先的智能出行服务平台,业务覆盖共享两轮、顺风车、打车、自动驾驶等多元出行场景。 哈啰自动驾驶作为公司智能化战略的重要组成,专注于L4级自动驾驶技术在城市公共出行场景中的落地,目前已在多个城市开展示范运营。 我们正在构建新一代的出行体验,打造兼具「科技感、安全性、舒适性」的产品设计语言,诚邀热爱未来出行与视觉创意的你加入! 【岗位职责】 1、参与自动驾驶乘客端、小程序端等视觉设计工作,支持业务场景落地; 2、负责产品 UI 视觉设计,包括界面设计、图标图素设计、视觉动效设计、建模工作等; 3、参与设计方案的协同推进,与产品、研发、品牌等团队高效协作; 4、辅助进行动效原型输出、简单建模与AIGC辅助创意表达; 5、参与设计规范及视觉组件的维护与优化,不断提升系统一致性与体验品质。

更新于 2025-10-13上海