高德地图高德-大模型算法工程师-AI路线规划方向
社招全职3年以上技术类-算法地点:北京状态:招聘
任职要求
1. 大模型相关专业的研究生或以上学历,顶级人工智能学术会议或期刊上发表过论文者优先; 2. 熟悉LLM、NLP、CV相关的算法和技术,熟悉大模型后训练、SFT、DPO、部署; 3. 掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架,有扎实的编程基础,具备独立的算法实现能力; 4. 有大模型post-traning以及强化学习研发经验者优先。有相关高影响力项目落地经验者优先; 5. 数学理论功底好,热爱创新,和团队一起探索、推进技术进步; 6. 敢于突破技术边界,渴望在真实业务场景中实现技术创新
工作职责
【岗位亮点】 打造现象级AI产品:你的代码将服务数亿用户,每天为千万级出行需求提供个性化解决方案 前沿技术实践场:深度参与出行垂类大模型的训练与优化,探索LLM+时空智能的无限可能 真实场景大挑战:处理中国最大规模出行数据,构建具有空间语义理解能力的行业标杆级AI 【团队成就】 我们团队致力于构建下一代核心智能驾驶体验,在过去四年持续创造多个突破性创新产品技术。 智能出行开拓者:连续4年推出行业标杆产品,包括: • 全球首个分钟级交通事件检测系统(2021) • 业内首创大规模红绿灯倒计时推演技术(2022) • 基于实时天气的智能防晒导航(2022) • 车路协同V2X技术(2023) • 红绿灯AI领航功能(2024) 【你将参与】 1. 用AI解锁出行新玩法:基于海量地图数据与用户场景,研发支持"燃脂路线""赏花专线""游戏IP主题路线"等创新功能的智能规划引擎 2. 打造行业领先的大模型应用:通过Prompt优化、SFT微调、强化学习等技术,让大模型真正理解复杂出行需求中的时空语义关系 3. 构建智能出行知识库:主导多模态数据处理,建立覆盖POI理解、实时路况分析、用户画像建模的千万级出行数据库 4. 定义未来出行方式:探索大模型在动态路线规划、智能交互导航等场景的突破性应用,持续输出行业领先的技术方案 【加入我们,你将获得】 与行业顶尖专家共事,参与日均百亿级请求的核心系统研发 完善的技术成长体系,包括大模型专项培训、季度技术workshop
包括英文材料
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
学历+
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
SFT+
https://cameronrwolfe.substack.com/p/understanding-and-using-supervised
Understanding how SFT works from the idea to a working implementation...
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具,在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势,近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
强化学习+
https://cloud.google.com/discover/what-is-reinforcement-learning?hl=en
Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an "agent" learns optimal behavior through interaction with its environment.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
This course will teach you about Deep Reinforcement Learning from beginner to expert. It’s completely free and open-source!
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-game-ai-and-reinforcement-learning
Build your own video game bots, using classic and cutting-edge algorithms.
相关职位
社招3年以上技术团队AI &
参与构建旅游领域的AI Agent系统,负责行程规划产品的核心算法研发,解决多城市、多约束条件下的动态路线优化和实时资源调度等复杂问题设计并实现大模型与传统运筹算法的融合架构,提升旅游线路生成的技术优势开发多模态内容理解能力,整合文本、POI(兴趣点)、用户行为等多源数据,推动旅游领域生成式AI(AIGC)的深度应用持续跟踪大模型领域的前沿动态,结合业务场景进行技术创新,推动产品迭代与优化
更新于 2025-06-17
校招
1. 探究Agentic AI的核心技术,包括但不限于规划、工具调用,多智能体协作等,进行前沿学术研究,并探索材料科学领域可能的应用方向; 2. 结合材料科学的研究方法,例如传统模拟仿真(DFT,MD,FEM等)、表征结果分析、以及实体实验室等,使用Agent驱动前述工具,发表有影响的研究工作; 3. 结合小米实际业务场景,面向产品优化Agentic AI驱动的材料研发技术,并进行实际应用落地。 【课题名称】 大模型智能体驱动材料设计研究 【课题内容】 建立领先的Agent驱动材料研发范式,驱动小米新材料高效研发与实际应用落地,为小米构建新材料技术与应用高地提供方法支撑。
更新于 2025-06-25
社招5年以上A86146A
1、负责基础模型和生成式人工智能的基础能力建设和业务落地,包括但不限于文本生成/翻译、图生文、深伪技术、大模型高效训练/推理等等,追踪业界最前沿进展,并进行前瞻性的技术研究; 2、带领团队将AIGC相关技术在广告、电商、短视频、直播等商业产品的内容理解上落地,构建新一代基于大模型的商业化生态; 3、负责大模型算法团队的项目规划、团队建设、跨团队合作,打造行业领先的内容理解算法团队。
更新于 2024-03-11