高德地图机器学习算法实习生-高德打车
任职要求
1、 算法:对数据敏感,有扎实的数据结构、机器学习算法基础,包括但不限于大模型、NLP、多模态融合、多任务学习、深度学习等(其中若干种即可) 2、 大模型:熟悉大模型相关技术,包括但不限于LLM、Transformer、GPT、Diffusion等,了解prompt、SFT、RLHF、RAG、langchain等相关知识 3、 工程:熟练掌握Python,有使用sklearn、TensorFlow等工具的经验。掌握海量数据处理技术,包括但不限于Hadoop/Hive/Spark。 4、素质:热爱出行行业,沟通协作意识好,落地能力强。
工作职责
高德共享出行算法研发部,负责共享出行业务的算法模型构建和服务部署,包括用户增长、风控和派单等方向。利用高德地图丰富的人地交互数据,我们致力于将因果推断、搜索推荐、大模型和强化学习等最新算法技术应用于共享出行领域,在提升平台效率的同时,为用户提供更优质的出行体验。我们正在寻找相关专业的优秀实习生,一同探索最前沿的算法技术在共享出行用户增长方向的应用,共同攻克业界难题,优化产品体验。 职位内容: 1. 基于人地交互数据开发业界领先的机器学习算法; 2. 探索因果推断、推荐算法和大模型等技术在用户增长业务中的应用; 3. 撰写并发表国际顶级会议论文,以及申请专利等科研工作
打车场景下,上下车点推荐是指在用户发单前,系统根据用户的历史行为、环境信息,为用户推荐最合适的上下车位置。合理的上下车点有助于司乘高效碰面,甚至关系司乘的安全。上下车点推荐是典型的线上-线下的业务场景。 1、通过机器学习、深度学习优化上车点推荐系统(推荐乘客最理想的上下车位置),减少接驾时间,降低司乘沟通成本,提升用户出行体验,主要参与特征工程和多任务、多场景,特征交互等模型优化 2、现实物理世界结构复杂,从二维的物理平面到路网的拓扑,需要有效的组织各类地理元素、构建场景特征,探索CNN、GRAPH等各类表征学习的方案。 3、行为和内容的融合,在地理领域解决冷启动、用户需求多样性,都面临独特的挑战。 4、地图位置信息和大模型结合的创新研究探索。
在打车场景中,POI是用户目的地的数字化表达,是最基础的数据之一,直接影响用户能不能找到目的地、正确到达目的地。传统的数据更新依赖人工,现实的快速变化带来了更新成本剧增和更新速度降低。但这些在LLM时代迎来了转机,LLM更强的特征表达能力、更智能的规划能力让数据更新迎来了新的机会。在这你将迎来以下挑战: 1、追踪LLM/Agent的前沿技术:通过海量人工反馈资料,训练Agent替代人工,完成数据的自动化更新,降低成本、加快效率、提升质量 2、研究落地最新多模态对齐方案:在常见的图像、文本之外,我们场景中还包括位置信息(坐标),多模态对齐工作,对充分发挥数据价值,提升模型性能至关重要,是业内持续投入的重点&难点方向
1、负责制定高德打车在国际化市场的市场营销策略。 2、探索有效的市场营销渠道,建立在不同国家或地区市场投放、品牌合作渠道网络, 3、探索海外本地化市场营销模式,助力高德打车在本土市场提升品牌认知和用户转化。 4、基于数据分析,优化市场营销模式和渠道,沉淀海外市场营销方法论。