高德地图高德-LLM/多模态大模型算法工程师/专家-北京

1、负责基于LLM及多模态大模型的应用落地相关工作，利用大语言模型及多模态大模型微调、prompts调优、指令构建及演化技术，将大模型的生成、理解、交互能力在公司核心场景中落地赋能，创造收益增长； 2、负责LLM及多模态大模型的应用中台及相关技术模块搭建，包括但不限于Agents 、RAG、 function call、system prompts等，探索大模型应用前沿及新兴应用场景。

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，基于道路视频与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。

围绕高德的核心业务场景，研究大模型与推荐结合提升业务效果并落地，不限于LLM、多模态大模型SFT、RLHF、多模态理解、内容表征、推荐算法、行为序列建模、搜索算法。 团队介绍： 团队由国内外知名高校及主流互联网企业的资深专家组成，在顶尖期刊（如KDD、NeurIPS、ICLR、ICML、AAAI等）发表过多篇论文，是国内理论与应用实践相结合、应用算法创新的顶尖和超一流团队。

我们是高德视觉技术中心，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。我们团队致力于利用三维重建、生成式世界模型、多模态大模型等技术打通虚拟与现实，探索空间智能技术路线，让算法在真实应用中产生即时经济价值与社会影响力。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 岗位职责： 1. 3D动/静态生产：利用三维重建、生成模型、多模态大模型对单图、视频完成动态物体/静态场景重建、生成、编辑，并得到可交互的3D、长时序视频； 2. 世界模型构建：结合具身智能、自动驾驶等数据探索空间智能的统一范式，完成环境感知、智能体预测、决策规划等任务并得到未来状态和未来传感器信息，为强化学习提供基座； 3. 产线落地与性能优化：与具身智能、自动驾驶、智能导航等业务协同，完善仿真数据链路； 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。