高德地图时空大模型算法工程师
任职要求
1、在多模态、搜索、推荐、对话服务或知识图谱等方向有经验。 2、在自然语言理解、深度学习等领域有较深入的研究，熟练使用pytorch/tensorflow等至少一种主流深度学习框架，能够独立实现前沿模型。 3、对LLM、多模态学习、对比学习等有深入理解和实践，有预训练、可控内容生成方向经验者优先。 4、有时空模型建模经验者优先，或者接触过地图、LBS相关业务应用者，或者有交通行业模型预训练或者智慧金融方面预训练模型相关经验优先； 5、相关顶级国际会议上有文献发表者优先
工作职责
1、负责高德云睿时空大模型建设。利用高德时空数据、人地关系大数据的特点，通过建模方法创新，深挖数据价值，做大数据的商业价值提升和模式创新。业务包括智慧交通、商业选址、智慧金融、ChatBI等方面。 2、从事预训练模型研究、训练、应用，包括但不限于多模态、对比学习、训练任务优化、下游任务迁移、知识融入更新、模型性能提升等 3、紧跟大模型新技术，搭建自主可控的从数据处理、训练调试到推理服务的全链路平台。利用大模型技术升级改造现有产品的交互和体验，以及打造产品AIGC方面的能力，包括但不限于人地关系垂类大模型的独立训练和垂类大模型与基座大模型的对接等
1 负责人地时空大模型优化，包括但不限于数据清洗、大模型预训练、微调和对齐，提升适配LBS场景的大模型预训练效果 2 紧跟业界前沿，密切关注LLM领域前沿动态，推动大模型算法的应用研究与落地实践 3 积极与业务团队沟通与协作，推动大模型在搜推广场景的应用与上线，提升业务收益，探索大模型在搜推广场景的应用前景
一、团队介绍 高德视觉技术中心为高德业务提供全面的核心视觉技术，是高德时空互联网领域重要的技术驱动力。我们专注于图像识别、点云识别、三维重建和传感器融合定位等领域， 我们致力于研究和开发业内领先的感知、SLAM、重建和多模态大模型等算法， 促科技创新，与生态共进，连接真实世界，做好一张活地图，让出行和生活更美好！ 通过视觉技术中心的春季实习生项目，高校学生通过此项目可以接触到高德真实的业务场景和海量时空大数据，在优秀的前辈与高德技术人交流学习中加速成长。我们希望更多优秀的高校同学加入我们，一起打造极致的算法和产品体验。 二、基本要求 面向预期于26、27届毕业的同学，可以连续实习至少三个月的同学优先。实习地点：北京，我们将提供有竞争力的实习薪酬和充足的训练资源。 三、算法实习生 职位描述 团队主要聚焦视觉、矢量地图、多模态大模型技术，我们期待你的工作将覆盖以下至少一个技术方向： 1. 探索自动驾驶场景下的在线感知、建图、关联等前沿技术，包括但不限于矢量地图构建、矢量地图关联等； 2. 探索多模态大模型在下游任务中的技术能力，包括但不限于图文对齐/识别、跨模态理解生成、多模态检索、VLM端到端自动驾驶、世界模型等；
团队介绍： 我们团队负责高德出行大数据的分析和应用开发，在机器学习、深度学习、大模型agent等方向探索解决业务问题，洞察业务机会，打造智能化的用户出行数据引擎。我们鼓励创新，鼓励发表论文和申请专利，乐于用新技术在业务方向做实际落地的尝试，期待你的加入！ 具体职责包括但不限于： 1、负责机器学习、深度学习领域的数据挖掘研发工作，应用高德人地时空大数据挖掘用户画像、解决用户痛点问题； 2、负责时空大数据与AI Agent结合的应用实践，探索时空大数据Agent落地时间； 3、针对特定的业务场景对基座大模型进行微调优化，实现专属技能模型的能力升级和性能提升。
团队介绍： 我们团队负责高德出行大数据的分析和应用开发，在机器学习、深度学习、大模型agent等方向探索解决业务问题，洞察业务机会，打造智能化的用户出行数据引擎。我们鼓励创新，鼓励发表论文和申请专利，乐于用新技术在业务方向做实际落地的尝试，期待你的加入！ 具体职责包括但不限于： 1、负责机器学习、深度学习领域的数据挖掘研发工作，应用高德人地时空大数据挖掘用户画像、解决用户痛点问题； 2、负责时空大数据与AI Agent结合的应用实践，探索时空大数据Agent落地时间； 3、针对特定的业务场景对基座大模型进行微调优化，实现专属技能模型的能力升级和性能提升。