高德地图高德-大模型应用开发专家(工程效率)-信息工程开发
任职要求
我们期待你: ☑ 大模型深度实践者: 精通Transformer架构,具有LoRA/P-tuning等模型优化实战经验 熟悉LangChain、LlamaIndex等AI工程化框架,有RAG系统构建案例 掌握Prompt Engineering高阶技巧,能设计结构化提示词工程 ☑ 工程化创新专家: 3-5年互联网架构经验,精通Python/Go/Java中至少两门语言,具备开发工具链建设经验 ☑ AI原生开发者: 日均使用Copilot等工具编写300+行有效代码 具有代码自动生成、测试用例智能编写等落地项目经验
工作职责
我们正在构建下一代智能编码体系,通过大模型重构软件工程范式。诚邀AI原生开发者加入,共同探索""AI+Engineering""的无人区。 岗位使命: 运用大模型技术重塑软件工程全流程,打造AI深度参与的智能研发体系,在代码生成、架构设计、系统优化等环节实现突破性创新。 你将主导: 大模型工程化落地 基于LLM构建智能编码系统,实现需求分析→代码生成→测试验证的闭环赋能 开发面向研发场景的领域大模型,构建代码知识图谱与Prompt工程体系 探索AI结对编程、自主调试等前沿模式,突破传统研发效率边界 智能编码范式革新 利用Code Llama、GPT-Engineer、Windsurf、cursor等工具重构研发流程,建立AI优先的工程方法论 构建自动化效能提升方案,实现代码生成准确率>65%的核心指标 创建智能编码最佳实践指南,驱动团队AI能力升级
1、负责搜索、展示广告系统的业务分析与实施,沉淀业务解决方案,打造简单、可依赖的商业产品基础设施 2、负责广告投放引擎的架构设计和优化,打造高可用、高性能、高迭代效率的广告在线投放系统,同时保证系统稳定性 3、负责广告检索、策略、召回、排序等技术方向的设计、实现和优化,用技术创新驱动业务发展 4、分析现有系统不足,找到目前系统的瓶颈,改进、提高系统性能

团队介绍:智能投研是是指将人工智能、大数据、机器学习等先进技术应用于投资研究领域,以提高投资决策效率和准确性的一种创新方法。 人工智能时代已经到来!同花顺不断运用公司储备的各种AI技术对金融终端赋能。我们运用文本、图像、语音语义的识别技术,极大地提升了底层金融信息的获取速度;运用机器学习与知识图谱技术,对百万篇研究报告、新闻资讯进行金融投资逻辑的抽取与推理,形成了若干投资图谱;运用语音与意图识别技术,支持自然语言、语音对话,改变了传统交互模式;运用云计算等技术,支持投资策略的回测与自动化交易。 1、负责大模型在金融投研场景下的应用落地,重点打造投研chatbot agent,以及研报写作agent,持续优化大模型的长上下文能力、agent规划能力及工具使用能力; 2、与产品、业务专家共同制定大模型在不同业务中的评价系统及数据标注规范,打通RLHF的数据生产链路,持续优化模型性能; 3、对界前沿技术保持敏感,结合业务特点,探索前沿的算法技术并应用于实际业务,实现算法技术突破与创新。

1、探索AI技术在前端开发中的应用,共同研究如何通过Cursor、Cline、Lovable等工具提升代码生成效率,结合mcp、mdc等能力优化上下文支持能力,实现从需求分析、组件设计到页面搭建的研发全流程与AI能力结合; 2、 结合同花顺大模型等相关AIGC技术,参与全球内容平台系统开发,建设国内外资讯、视频等海量内容全品类全市场内容接入、智能审核、识别理解等能力,基于算法及分发策略实现Feeds、社区、问财等金融场景的信息精准分发,构建内容从生产、理解到分发的全生命周期链路,持续完善内容运营平台能力支撑国内及国际资讯业务发展; 3、参与我们的NLP及其大模型应用落地项目,包括但不限于算法设计、数据标注和模型优化;基于大模型进行内容创作平台开发,利用大模型的语义理解能力、AI绘图能力和我们丰富的数据优势,针对金融场景进行自动化的文章创作及对热门事件深度解读,支撑国际化金融场景;