高德地图算法工程师-大模型应用或RAG方向-APP平台业务
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机相关专业； 2、至少熟悉Javascript、Python、Java等语言中的一门，具备良好的设计和编码风格，热爱写代码，能产出高质量的设计和代码； 3、出色的分析问题、解决问题能力，能从纷繁复杂的…
工作职责
团队介绍： 我们是高德地图终端体验团队，在业务层面负责核心的出行业务、用户平台业务、创新业务，以及开放平台业务，在技术能力层面，负责性能，稳定性优化、工程智能化、编译工具等基础设施建设。团队技术非常全面，涉及iOS、Android、JS、C++，Flutter、Serverless、java服务等。团队牛人多，技术氛围好，技术分享和学习互助氛围良好。 岗位描述： 1、负责算法在RAG场景下的落地工作，业务场景包括但不限于代码智能生成/信息检索/知识图谱/智能对话/信息总结等； 2、负责RAG调优的算法设计与把控工作，构建例如高效的切片算法、Rerank算法、Query理解模块等，实现高召回率和精确度； 3、推动NL2SQL技术的精准性和性能，提升查询结果的质量； 4、构建完整的端到端LLMOps流程，涵盖数据收集、注解、评估及调优等关键环节。
1.负责构建具备自主决策、协作与工具调用能力的多智能体系统（Multi-Agent System），推动大模型从“对话式AI”向“任务执行体”演进，解决复杂场景下的自动化问题。 2.深入研究并应用LLM的复杂推理技术（如思维链CoT、思维树ToT），攻克开放式、复杂问题的深度研究模式，赋予Agent独立探索与解决问题的能力。 3. 运用指令微调、强化学习等方法，提升大模型规划、推理与遵循指令的能力，从而提升模型知识边界探索和抗干扰的能力。
- AI能力研发：基于钉钉智能财务与智能差旅的产品场景（如发票OCR识别、费用分类、预算预测、差旅行程推荐等），设计并实现AI算法模型，实现应用场景落地，提升智能化水平。 - 服务端架构开发：构建高并发、高可用的服务端系统，支持AI模型的在线推理与实时响应，保障企业级业务稳定性。 - 数据与算法工程化：完成从数据采集、清洗、建模到部署的全流程闭环，推动AI模型在生产环境中的落地与迭代优化。 - 跨团队协作：与产品经理、前端工程师、算法专家协同，将AI能力深度集成到钉钉智能财务与差旅产品中，实现业务价值。 - AI工具链建设：探索qwen等大模型的应用场景，通过提示词工程、模型微调等技术优化用户体验。
团队介绍：字节跳动豆包大模型团队成立于 2023 年，致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术，成为世界一流的研究团队，为科技和社会发展作出贡献。 豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心，研究方向涵盖NLP、CV、语音等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源，在相关领域持续投入，已推出自研通用大模型，提供多模态能力，下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务，并通过火山引擎开放给企业客户。目前，豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 1、探索研究多模态理解、生成式、机器学习、强化学习、AIGC、计算机视觉、人工智能等前沿技术； 2、探索大规模/超大规模多模态理解与生成交织的基础模型，并进行极致系统优化；数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化；提升数据合成、Scalable Oversight、模型推理、规划能力，构建全面客观准确的评测体系，探索提升大模型能力； 3、探索突破包括而不限于多模态RAG，视觉COT与Agent等在内的多模态模型、世界模型进阶能力，构建GUI/游戏等虚拟世界的通用多模态Agent； 4、利用预训练、仿真等技术对虚拟/现实世界的各类环境进行建模，提供多模态交互探索的基本能力，推动应用落地，研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品。
1应用架构设计与演进：负责大模型应用开发平台（LLM App Platform）的整体架构设计，定义应用层与模型层的交互标准，构建支持Agent、RAG、工作流编排的高扩展性基础框架； 2核心引擎研发：主导核心中间件的研发，包括但不限于：模型网关（Model Gateway）、智能体运行时（Agent Runtime）、上下文状态管理及工具/插件注册中心**，屏蔽底层模型差异，降低业务接入成本； 3高可用与性能优化：解决大模型应用场景下的长链路超时、Token吞吐瓶颈等问题；设计并落地流式传输（Streaming）、语义缓存（Semantic Cache）、熔断降级等机制，保障系统在高并发下的稳定性与低延迟； 4工程化与效能工具：搭建Prompt管理、大模型评估（Eval）框架及调试回放系统，提升算法与业务团队的研发效率与迭代质量； 5稳定性建设：构建全链路可观测体系（Trace/Metric/Log），针对大模型特有的Token消耗、生成质量、耗时分布进行精细化监控与治理； 6技术攻坚与规划：跟踪LangChain、Semantic Kernel等开源社区动态，结合业务需求进行架构选型与预研，推动技术栈的持续升级。