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高德地图高德-算法工程师-VLM/视觉定位/多模态/语义感知方向

社招全职2年以上技术类-算法地点:北京状态:招聘

任职要求


1、熟练掌握常用的数据挖掘、机器学习深度学习算法,并有产品化经验,具备良好的算法选型能力;
2、在至少一个算法领域有深入的研究,不限于时序预测、LLM训练、视觉定位、VLM、多模态、空间语义感知等…
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工作职责


岗位职责:参与设计、开发、迭代高德地图的空间感知大模型(Space LLM),将传感器时序信号、道路信息、POI信息、卫星图、摄像头图像均喂给LLM,让LLM结合定位信号和空间语义,进行位置匹配和轨迹推算,一方面提升轨迹预测精度,另一方面输出位置的语义信息,包括用户状态(驾车、骑行、步行、上下电梯、驻留等)、环境语义(具体道路、建筑、楼层、POI)、意图预测,并在手机端和车机端落地
包括英文材料
学历+
机器学习+
大模型+
深度学习+
PyTorch+
TensorFlow+
还有更多 •••
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社招3年以上研发类

1设计与实施多模态数据构建方案:包含数据采集、清洗、标注、弱监督/自监督数据生成、数据质量评估与反馈闭环 2构建和维护训练/评测基准(benchmarks):覆盖视觉推理、视频理解等 3负责多模态大模型(VLM,Vision-Language Model)的优化,包括模型架构对接、训练策略、推理加速与效果评估。 4关注前沿技术并进行可行性验证(PoC),推动新算法或新数据策略到生产级落地 5撰写技术文档,沉淀最佳实践,指导初级工程师与标注团队

更新于 2025-10-10上海
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社招A13728

1、负责XR场景下人机交互相关视觉感知算法的研发与工程落地工作,包括但不限于眼动追踪技术、情绪感知技术等方向; 2、基于深度学习方法进行模型设计、训练与评测,持续优化算法在真实设备上的鲁棒性、时延、功耗与体验指标,推动移动端/嵌入式侧部署(如量化、剪枝、加速与性能调优); 3、参与数据与评测体系建设:数据采集与清洗、自动/半自动标注、合成数据(仿真/渲染)、建立可复用的数据闭环与指标体系; 4、与产品、交互、硬件、系统软件等团队协作,推进算法在端侧应用落地;参与关键技术方案评审、问题定位与迭代优化; 5、探索多模态交互在XR场景的融合应用,研究多模态信息的对齐与融合(时空对齐、语义融合、置信度建模等),并参与原型系统验证。

更新于 2026-04-13北京
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社招5-10年引擎

我们是小红书中台大模型 Infra 团队,专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」!团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环,在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势,基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品,持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务,实现 AI 技术高效落地! 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架,优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline; 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架,开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制,解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链,主导框架与 MLOps 平台集成,提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作,参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代; 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标,结合业务场景持续优化训练框架能力,提升框架领先性。

更新于 2026-03-28上海|北京
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社招3年以上机器学习平台

【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队,负责调度公司所有模型训练与推理资源;基于自建的训推引擎,构建公司统一的机器学习平台,为公司所有算法同学(稀疏 & 稠密,含 LLM) 模型迭代提供端到端的一站式服务;包括 数据生产,模型训练,模型上线,特征管理,模型测试,资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路,离在线数据相关的开发工作,包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作;包括样本平台,特征平台,训练平台,推理平台等AI应用后台建设等; 3、研究分析业内AI平台产品,优化技术方案,改进产品功能,完善产品体验。

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