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高德地图高德-大模型研发工程师/专家-打车

社招全职技术类-开发地点:北京状态:招聘

任职要求


1、具备优秀的编码能力,扎实的数据结构算法功底,熟练掌握Python/Go等一种或多种编程语言;
2、熟悉至少一种主流深度学习编程框架(PyTorch/TensorFlow/Caffe),熟悉其底层架构和实现机制;
3、了解大模型方向的研究和应用,有agent / prompt相关设计…
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工作职责


1、大模型关键技术突破,构建AI应用开发平台核心竞争力,支撑共享引擎大模型业务的快速推进和迭代。
2、洞察业界AI大模型应用开发平台的前沿技术,跟踪业界与学术界最新研究动态,围绕大模型应用的高成功率、高执行效率、低门槛,持续探索和突破大模型应用平台创新技术。
3、深度参与深度学习大模型产品研发,工程优化和应用过程中的技术落地,重点关注大模型部署、对齐、模型评估、推理优化加速等
包括英文材料
数据结构+
算法+
Python+
Go+
深度学习+
PyTorch+
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相关职位

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社招3年以上技术类-算法

职位名称: 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空间智能、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? 1. 定义未来地图范式:不再局限于传统视觉感知,而是利用多模态大模型实现从“看到”到“理解并生成”的跨越,解决行业核心痛点 2. 直面海量数据与复杂场景:处理中国乃至全球最复杂、最丰富的驾驶场景数据,构建坚实的技术壁垒 3. 完整的研发生态:从顶级学术研究(顶会论文)、开源项目(见团队GitHub)到国民级应用落地,提供全方位的价值实现舞台 岗位职责: 1. 核心方向:研发面向车道级地图自动化构建的多模态大模型,基于道路图像自动提取车道线、POI信息等地图要素,实现高效、自动化的地图数据生产; 2. 模型全链路研发:负责或参与多模态大模型的预训练、有监督微调(SFT)、奖励模型(RM)训练与强化学习(RL)优化全流程,探索模型在空间推理、结构化生成任务上的能力强化路径; 3. 技术攻坚与落地:优化模型的推理效率、泛化能力与输出稳定性,研究适配的模型压缩(量化、蒸馏)、加速技术与部署方案,推动技术在大规模数据生产管线中落地; 4. 前沿探索与创新:跟踪并吸收多模态理解、视觉生成、世界模型、3DGS等领域的前沿进展,将其创新性地应用于地图生成问题,持续提升自动化生产的质量与范围。

更新于 2026-03-30北京
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社招3年以上技术类-算法

职位名称: 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空间智能、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? 1. 定义未来地图范式:不再局限于传统视觉感知,而是利用多模态大模型实现从“看到”到“理解并生成”的跨越,解决行业核心痛点 2. 直面海量数据与复杂场景:处理中国乃至全球最复杂、最丰富的驾驶场景数据,构建坚实的技术壁垒 3. 完整的研发生态:从顶级学术研究(顶会论文)、开源项目(见团队GitHub)到国民级应用落地,提供全方位的价值实现舞台 岗位职责: 1. 核心方向:研发面向车道级地图自动化构建的多模态大模型,基于道路图像自动提取车道线、POI信息等地图要素,实现高效、自动化的地图数据生产; 2. 模型全链路研发:负责或参与多模态大模型的预训练、有监督微调(SFT)、奖励模型(RM)训练与强化学习(RL)优化全流程,探索模型在空间推理、结构化生成任务上的能力强化路径; 3. 技术攻坚与落地:优化模型的推理效率、泛化能力与输出稳定性,研究适配的模型压缩(量化、蒸馏)、加速技术与部署方案,推动技术在大规模数据生产管线中落地; 4. 前沿探索与创新:跟踪并吸收多模态理解、视觉生成、世界模型、3DGS等领域的前沿进展,将其创新性地应用于地图生成问题,持续提升自动化生产的质量与范围。

更新于 2026-03-30北京
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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空间智能、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 我们在做什么? 高德拥有全中国最庞大、最真实的物理世界视觉数据。我们不只是在做地图,我们正在基于空间智能构建一个能够感知、理解并预测物理规律的“具身基座模型”。 在这里,你将触达数亿级真实街景、轨迹与语义数据,解决从“数字地图”到“通用物理智能”的终极跨越。 岗位核心挑战 具身基座模型 (Embodied Foundation Models): 研发下一代VLA/WAM大模型,突破多模态指令到精准动作映射的瓶颈,实现跨场景的零样本迁移能力。 世界模型 (World Models): 构建基于大规模视频生成的物理世界模拟器,利用生成式AI预测场景演化,为具身智能提供无限的训练“想象空间”。 大模型后训练与强化学习 : 探索GRPO、PPO、SAC等算法在多模态大模型、具身控制上的应用,通过大规模强化学习提升Agent在复杂时空环境下的决策边界。 大规模数据合成与闭环: 利用高德独有的时空数据优势,构建自动化的具身数据生产、评测管线,解决Scaling Law在具身领域的落地难题。 开源影响力与行业基准: 主导或深度参与具身智能开源项目建设。 我们鼓励将核心算法框架、高质量具身数据集或评估基准贡献给开源社区,打造具有行业号召力的开源作品,定义下一代具身智能的技术标准。 为什么加入高德视觉团队? 顶级的“真”数据: 区别于实验室的玩具数据集,我们拥有海量真实室内外场景与空间语义数据,这是训练基座模型最完美的温床。 极致的算力支持: 提供充足的集群资源,让你的Idea不受算力瓶颈束缚。 真实的应用场景: 你的代码将直接驱动真实物理产品,影响数亿用户的出行决策。 极简的技术氛围: 扁平化管理,与世界顶尖研究者共同探索AI的下一站。 加入我们,一起定义物理世界的AI入口!

更新于 2026-04-07北京
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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空间智能、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 我们在做什么? 高德拥有全中国最庞大、最真实的物理世界视觉数据。我们不只是在做地图,我们正在基于空间智能构建一个能够感知、理解并预测物理规律的“具身基座模型”。 在这里,你将触达数亿级真实街景、轨迹与语义数据,解决从“数字地图”到“通用物理智能”的终极跨越。 岗位核心挑战 具身基座模型 (Embodied Foundation Models): 研发下一代VLA/WAM大模型,突破多模态指令到精准动作映射的瓶颈,实现跨场景的零样本迁移能力。 世界模型 (World Models): 构建基于大规模视频生成的物理世界模拟器,利用生成式AI预测场景演化,为具身智能提供无限的训练“想象空间”。 大模型后训练与强化学习 : 探索GRPO、PPO、SAC等算法在多模态大模型、具身控制上的应用,通过大规模强化学习提升Agent在复杂时空环境下的决策边界。 大规模数据合成与闭环: 利用高德独有的时空数据优势,构建自动化的具身数据生产、评测管线,解决Scaling Law在具身领域的落地难题。 开源影响力与行业基准: 主导或深度参与具身智能开源项目建设。 我们鼓励将核心算法框架、高质量具身数据集或评估基准贡献给开源社区,打造具有行业号召力的开源作品,定义下一代具身智能的技术标准。 为什么加入高德视觉团队? 顶级的“真”数据: 区别于实验室的玩具数据集,我们拥有海量真实室内外场景与空间语义数据,这是训练基座模型最完美的温床。 极致的算力支持: 提供充足的集群资源,让你的Idea不受算力瓶颈束缚。 真实的应用场景: 你的代码将直接驱动真实物理产品,影响数亿用户的出行决策。 极简的技术氛围: 扁平化管理,与世界顶尖研究者共同探索AI的下一站。 加入我们,一起定义物理世界的AI入口!

更新于 2026-04-07北京