高德地图高德-大模型算法工程师-AI路线规划方向
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…
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
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
1、负责字节跳动DevOps各业务场景中，LLM算法在需求设计、开发、测试、上线等软件工程领域的应用研究及算法落地工作，致力于提升研发效率和测试质量； 2、跟踪LLM领域的最新研究成果，用以持续提升算法应用效果，研究方向包括但不限于语言LLM、多模态LLM，Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等LLM相关前沿技术； 3、能清晰规划LLM应用方向的技术路线和团队布局，带领算法团队开展高效的技术研发，促进团队协同与技术成长；深度参与技术难题的解决，优化开发和部署流程，提高团队整体生产力与交付效率。
团队介绍：飞书作为先进企业协作与管理平台，是字节跳动在B端与企业服务领域的重要布局之一。飞书整合即时沟通、日历、视频会议、云文档、企业邮箱、服务台功能于一体，助力团队高效协同，彻底告别零散的多套系统和割裂的协作体验。在组织管理层面，飞书还打造了飞书OKR、飞书招聘、飞书绩效等多款产品，助力组织成长。目前，飞书已成为众多先进团队的第一选择，服务了小米、“蔚小理”、华润、元气森林、三一重工等企业。 1、带领团队一起开发AI驱动的下一代企业应用引擎； 2、跟进前沿趋势，能清晰规划LLM应用方向的技术路线和团队布局； 3、统筹算法团队的研发迭代工作，并能带领团队拿到结果； 4、参与解决方案的制定，推动产品落地和PMF。
1、负责字节跳动DevOps各业务场景中，LLM算法在需求设计、开发、测试、上线等软件工程领域的应用研究及算法落地工作，致力于提升研发效率和测试质量； 2、跟踪LLM领域的最新研究成果，用以持续提升算法应用效果，研究方向包括但不限于语言LLM、多模态LLM，Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等LLM相关前沿技术； 3、清晰规划LLM应用方向的技术路线和团队布局，带领算法团队开展高效的技术研发，促进团队协同与技术成长；深度参与技术难题的解决，优化开发和部署流程，提高团队整体生产力与交付效率。