高德地图高德-多模态大模型/端侧部署算法工程师/专家-视觉团队
任职要求
1. 学历背景 计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业硕士及以上学历，博士优先。 2. 技术能力 精通多模态大模型（如CLIP、BLIP、Flamingo、Qwen-VL等）的原理与应用，掌握指令微调、LoRA等高效微调方法，具备相关项目经验。 熟练掌握至少一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），能够独立完成模型的设计、训练与优化。 在模型小型化、压缩与加速方面有实际经验（如量化、剪枝、蒸馏等）。 具备扎实的计算机视觉、自然语言处理或多模态学习基础。 3. 实践经验 …
工作职责
我们是谁？
作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎，持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。
团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab
为何加入我们？
挑战世界级技术难题，追求智能上限
用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新
岗位职责：
1. 多模态大模型研发与应用
负责多模态大模型的核心架构设计，研究并实现图片、视频、文本等跨模态特征对齐、融合与表征学习方法，负责多模态大模型的数据准备、高效训练（包括但不限于预训练、SFT、强化学习等）、推理加速等。
2. 模型优化与小型化部署
负责多模态大模型的轻量化设计、压缩与加速，确保模型在端侧设备上的高效运行。
针对高德地图的实际业务场景，优化模型性能，平衡精度与效率。
3. 创新性研究与落地
跟踪端侧生成式AI（Edge Generative AI）、强化学习（PPO、GRPO等）、智能Agent等前沿技术，探索多模态大模型在自动驾驶、智能导航等领域的潜在应用。
将研究成果快速转化为实际产品功能，推动技术创新与业务增长。
1. 负责多模态大模型压缩算法研发，探索并实现极低bit量化技术和稀疏化技术，保持推理精度的同时减少模型存储和计算资源消耗； 2. 负责多模态大模型编解码加速算法研发，降低端侧模型推理成本； 3. 参与端侧大模型技术体系建设，探索和实现高效大模型架构，开发和优化内部模型端侧化部署工具链。 4. 跟进大模型前沿技术发展趋势，探索相关算法的创新优化，发表高质量研究论文。
我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师，加入我们的前沿技术研发团队。您将专注于多模态理解与生成，推动其在地图数据、信息流推荐、打车服务等场景中的落地应用，为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责 1、多模态模型研发：开发业界领先的图文多模态理解与生成模型，结合扩散模型（Diffusion Models）、Transformer架构等实现高质量场景理解和动态内容生成。 2、模型优化与性能提升：优化多模态模型的推理速度和计算效率，支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术（包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等）。 3、业务场景落地：将多模态技术应用于实际业务场景，如地图数据（道路、POI等）、信息流推荐、打车服务等。与产品、工程团队合作，推动技术从研发到上线的全流程落地。 4、前沿技术探索：持续跟踪生成式AI（Generative AI）、跨模态对齐、思维链强化学习、多模态交互、具身智能等最新技术趋势，提出创新性解决方案。
团队介绍： 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕，更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门，我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心，推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师，加入我们的研发团队。您将专注于多模态理解与生成，推动其在高德扫街榜等热门应用中落地，为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责： 1、多模态大模型研发：开发业界领先的图文多模态大模型，实现高质量场景理解和内容生成； 2、模型优化与性能提升：优化多模态模型的推理速度和计算效率，支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术（包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等）； 3、业务场景落地：将多模态技术应用于扫街榜等实际业务场景，与产品、工程团队合作，推动技术从研发到上线的全流程落地； 4、前沿技术探索：持续跟踪生成式AI、跨模态对齐、思维链、强化学习、多模态交互等最新技术趋势，提出创新性解决方案。
1. 行业解决方案设计与交付 - 基于阿里云大模型技术（如通义千问），为银行、保险、证券等金融客户量身定制AI大模型解决方案，覆盖AI财富助手、智能客服、智能风控等核心场景。 - 深入理解客户业务痛点，提供从需求分析、技术选型到方案落地的全流程支持，确保大模型技术与金融业务深度融合。 2. 大模型全生命周期技术赋能 - 主导客户侧大模型后训练（Post-training）、领域微调（Domain-specific Fine-tuning）、模型蒸馏（Distillation）及多模态融合优化，提升模型在金融垂直场景的精度及性能。 - 优化大模型训练与推理性能，包括分布式训练加速（如DeepSpeed、Megatron-LM）、显存优化、量化压缩（INT8/FP16）及低延迟推理部署（如vLLM、SGLang）等。 3. 工程化落地与性能调优 - 解决金融场景高并发、高稳定性需求，设计高性能计算架构，优化模型在GPU/TPU集群的训练效率及端到端推理链路。 - 结合金融行业数据隐私与安全要求，设计符合监管的模型部署方案。 4. 客户技术赋能与生态共建 - 面向客户技术团队提供大模型技术培训、实战工作坊及POC验证，推动AI能力在客户内部的规模化应用。 - 沉淀金融行业大模型最佳实践，输出白皮书、案例研究及标准化解决方案，提升阿里云在金融AI领域的市场影响力。