高德地图地图数据质量工程师-POI智能化
任职要求
● 基础能力
本科及以上学历，计算机、地理信息（GIS）、统计学、数学或相关专业优先；
精通SQL及Python/R等数据分析工具，熟练使用Tableau/Power BI等BI工具构建数据看板。
● 核心素质
终身成长意识：主动拥抱技术变革与业务挑战，在快速迭代中持续提升专业能力；
韧性执行力：面对复杂问题能独立思考、拆解落地路径，在压力下保持高质量交付；
数据敏感度：善于从海量数据中提炼业务洞察，通过量化指标驱动决策…工作职责
POI部门介绍：
POI智能化致力于智能化的手段，真实还原现实世界兴趣点（Point of Interest），为高德出行和生活服务提供支撑，是高德用户信息获取、交易履约和出行体验的基础；
每个POI背后都有精彩的故事，我们作为链接POI和用户的第一步，每一分努力都是与现实世界的一次互动。欢迎加入我们，从另一个视角来观察世界！
职位描述：
● 数据质量体系建设
设计并迭代地图数据质量评价体系，基于用户需求与业务目标构建核心指标体系，推动POI数据的“全、准、快”持续升级。
通过多维度监控（内部数据检测、用户反馈、竞品对比等）识别数据异常，定位根因并推动跨团队协同解决。
● 生产流程优化
深入分析POI数据更新与维护流程，挖掘效率瓶颈与价值洼地，提出数据生产模式优化方案，提升ROI与用户满意度。
● 数据可视化与洞察
开发BI工具与自动化报表，将复杂数据转化为直观可视化成果，为业务决策提供高价值信息输入。
● 数据建模与前瞻探索
构建POI数据分析模型，实现数据质量预测、异常预警及趋势分析，支持业务战略规划与资源高效配置。POI部门介绍： POI智能化致力于智能化的手段，真实还原现实世界兴趣点（Point of Interest），为高德出行和生活服务提供支撑，是高德用户信息获取、交易履约和出行体验的基础； 每个POI背后都有精彩的故事，我们作为链接POI和用户的第一步，每一分努力都是与现实世界的一次互动。欢迎加入我们，从另一个视角来观察世界！ 职位描述： 1. 负责核心业务的深度学习/大模型/多模态模型等的算法工作，和产品/工程一起完成模型迭代和上线，持续进行业务效果优化； 2. 基于POI上发生的行为/内容，包括采集图片、运单、导航轨迹、定位和互联网等大规模多模态资料，在地理场景下，完成资料处理-内容生成（POI属性）； 3. 能够合理使用深度学习/大模型、RAG、Agent等前沿技术，实现算法效果提升，改善POI数据质量以提升亿级别用户的出行和信息体验。
我们正在寻找一位在GIS领域经验丰富、对构建高性能地图平台充满热情的高级开发工程师。您将作为核心成员，参与设计并开发我们下一代的地图服务平台。您的工作核心是处理海量空间数据、构建稳定的地图引擎并持续优化，为公司的各类产品（如出行服务、智能驾驶等）提供强大的底层地图能力支持。 主要职责 1.负责核心地图数据的处理、清洗、融合与质量评估，包括路网、POI、交通元素等矢量与属性数据。 2.设计与实现大规模路网数据的拓扑关系构建与维护算法，确保空间关系的准确性和一致性，为路径计算和空间分析奠定基础。 3.参与高性能地图引擎的架构设计与开发，为上层应用提供高效、稳定的地图数据查询、渲染和空间计算服务（如范围查询、最近邻搜索、地图匹配）。 4.研发和优化全球路径规划与导航算法，综合考虑路网属性、实时交通状况等多重因素，提供高效、准确的路线方案。 5.深入理解业务需求，与产品、算法及业务团队紧密协作，将地图能力转化为产品优势。 6.跟踪业界前沿技术与标准，推动地图平台在性能、功能和可靠性上的持续迭代与创新。
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。
团队介绍： 高德地图机器学习研发部是公司AI核心技术引擎，聚焦多模态大模型、视频生成与理解、图像编辑与生成等前沿领域。团队深耕人工智能技术落地，支撑亿级用户产品，同时长期投入前沿探索，在NeurIPS/ICLR/CVPR/ACL等顶会发表多篇论文，多项成果入选“最有影响力论文”榜单。我们拥有海量数据与算力资源，鼓励创新突破，诚邀你与顶尖算法专家并肩，共同定义AI的未来！如果你渴望挑战多模态与生成式AI的技术巅峰，在视频、图像、大模型的交叉领域实现突破，欢迎加入我们！团队的github页面是：https://github.com/AMAP-ML/ 我们提供 • 参与亿级用户产品的AI核心算法研发，见证技术直接赋能业务； • 与学术大牛和工业界专家共事，持续提升技术视野； • 顶配算力资源+开放创新氛围，支持前沿探索与顶会论文发表。 具体职责包括但不限于： 1. 视频生成：负责视频生成技术的前沿技术的研究，对AIGC的diffusion和auto-regressive技术有深入了解，在T2I/AIGCT2V/I2V上面有一定的研究，图文对齐，长视频生成等有一定的研究，做好视频生成在高德业务（广告，POI详情页等）中的进行落地。 2. 视频理解：能够使用和优化多模态大模型对用户上传的视频进行质量理解，标签，densecaption，视频summary等生成，作用到视频的搜索，广告，推荐等业务的落地。 3. 世界模型： 参与世界模型的构建，能够使用最新的视频生成技术，3D技术等构建符合人类物理规律的统一的世界模型，在高德的业务进行落地。 4. 紧跟技术前沿和技术沉淀，形成顶会论文和专利。