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高德地图高德-高级前端工程师/专家(北京)-信息工程

社招全职3年以上技术类-前端地点:北京状态:招聘

任职要求


1. 三年以上前端工作经验,至少参加过一个完整中型前端项目开发;
2. 熟悉W3C规范,熟悉HTML4/HTML5、CSS2/CSS3、 ES5/ES6等前端开发技术;
3. 能够独立进行前端页面代码开发及调试,能够充分理解设计需求并落地;
4. 熟悉React/Vue/Angular等类似MV*框架实践经验;
5. 熟悉基于 node 的工具链体系(gulp/w…
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工作职责


1. 负责信息服务前端系统建设,代码开发,页面重构以及交互设计逻辑处理等;
2. 参与信息服务前端基础能力的建设,包括但不限于前端组件库、模板等新技术在业务中的落地
3. 解决产品开发过程中的疑难问题,性能优化问题
包括英文材料
HTML+
CSS+
ES6+
React+
Vue+
Angular+
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相关职位

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社招3年以上技术类-前端

职责:负责AI与高德地图结合的开发工作 职位描述 1. 负责信息服务前端系统建设,代码开发,页面重构以及交互设计逻辑处理等; 2. 参与信息服务前端基础能力的建设,包括但不限于前端组件库、模板等新技术在业务中的落地; 3. 解决产品开发过程中的疑难问题,性能优化问题。

更新于 2025-06-17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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社招5年以上产品类-平台型

我们正在寻找一位具备深厚数据产品经验、跨业务视野和系统化规划能力的高级/资深数据产品专家,负责推动高德地图在大数据分析、用户理解、行为洞察与数据治理等领域的平台级产品建设。该角色将主导多个关键数据产品的战略规划与落地执行,打造面向未来的数据驱动型基础设施, ● 【数据应用落地业务场景】 ○ 负责北斗平台(包含经营分析、行为分析、供给分析、各类业务专题场景等) 的产品架构设计与演进规划,满足业务针对各类分析场景的业务应用价值落地。 ● 【数据资产管理】 ○ 面对数据供给者团队,建立一套简易高效率的资产维护工具,帮助数据供给者高效、高质量地维护数据资产。并作为平台方推行资产分级管理和数据运营机制。 ● 【可信资产门户】 ○ 打造企业级官方权威数据资产字典,正式推出。作为全公司统一的数据目录和知识库,它将帮助大家低门槛、快速地发现、理解、评估所需数据, ● 【智能化探索落地】 ○ 面向数据使用者,并向AI 智能化、 Agent 进化(数据应用方向)。 实现分析师的智能分身Agent, 可落地接管数据常寻与分探索类场景, 数据对外进行全面推广应用。实现分析师的智能分身Agent落地,并为Agent的使用量和准确度负责 期望带来的关键改变 你将不仅是平台的建设者,更是数据价值的定义者与推动者。我们期待你带来以下层面的关键突破: ● 【 从“报表工具”到“智能决策引擎”的跃迁】 ○ 打破传统BI仅做数据展示的局限,构建具备高级归因、异动预警、预测推演、自动洞察能力的下一代分析平台,让数据主动说话。 ● 【从“数据生产”到“数据消费”的全局视角重构】 ○ 建立以业务价值为导向的数据服务体系,实现数据从“被查询”到“被推荐”、“被调用”、“被集成”的转变,显著提升数据使用效率与覆盖率。 ● 【 从“单点能力”到“平台通用化”的升级】 ○ 打造具备高度抽象能力和横向复用性的数据平台产品,支撑高德多条业务线(导航、出行、本地生活 等)共性需求,避免重复造轮子。 ● 【 从“被动响应”到“前瞻引领”的思维进化】 ○ 超越“接需求—做功能”的模式,能够基于业务发展趋势提前布局数据能力建设,例如预判新业务场景所需的数据模型与分析框架。 ● 【 从“工程实现”到“商业影响”的价值闭环】 ○ 推动数据能力深度嵌入业务链路(如通过用户画像优化投放ROI、通过路径分析提升转化率),形成可量化、可持续的数据驱动增长机制。

更新于 2026-04-01北京