高德地图高德-高级算法工程师/算法专家-推荐算法/大模型
任职要求
1. 算法：拥有扎实的统计学功底，对数据敏感、深刻理解和熟练运用主流机器学习算法，有实际落地经验者优先。 2. 工程：开发严谨高效，掌握Python 或 C++。有使用sklearn、TensorFlow、Pytorch等开源工具的经验。 3. 经验：拥有2年以上工业界机器学习的研发经验，有推荐和大模型相关经验者优先。 4. 素质：热爱出行行业，具备较强的业务梳理和抽象能力，思辨能力强，沟通协作意识好，责任心及结果导向意识强。 5. 学历：国内外重点大学硕士及以上。 6. 加分项：Kaggle等数据科学竞赛的优胜经历、ACM编程竞赛的获奖经历、熟练的英文读写能力。
工作职责
负责高德共享出行业务核心的推荐算法建设、大模型技术落地等，包括但不限于： 1. 推荐算法方向：利用机器学习、深度学习等算法处理海量用户数据，进行高德打车全链路的推荐算法构建和迭代，包括多任务学习、多场景建模、序列推荐、因果推断建模、应答时长预测等； 2. 大模型方向：将大模型技术应用在打车核心链路上，包括多模态大模型、AIGC、PE、SFT、RLHF、高效推理等，提升平台效率和用户体验；
1. 负责召回、排序等相关模块，包括但不限于索引构建、向量召回、召回打分、粗排、精排、重排等工作，洞察业务需求，为用户提升更好的搜索体验 2. 负责大语言模型和多模态大模型相关研发。追踪前沿技术热点，开展预训练、sft、强化学习，并应用到搜索业务、推荐业务、AI产品中 3. 负责应用NLP/CV/多模态等相关技术，理解用户生产的内容，技术方向包括但不限于: 图文和视频等内容类型的打标分类、内容质量打标、热点发现、评论分析等；
1. 主导和参与友盟创新产品的算法模型设计和研发，增强产品竞争力 2. 设计实现和优化算法模型的工程架构，实现模型在生产环境下的高性能推理和计算 3. 深度参与和实现对友盟海量数据的特征挖掘，设计良好的架构，高效使用数据，进行模型的优化
AE搜索算法团队，负责AIDC AliExpress（AE）、JP- AO和天猫淘宝海外等国际化电商搜索业务优化，为全球100多个国家使用不用语言的用户持续电商搜索体验与效率，并结合大模型升级技术与产品体验创新。 多年来团队紧跟工业界和学术界前沿，在多语言Query理解与相关性、国家差异化召回与排序模型、多语言Query导购与大模型在多语言搜索中应用等技术方向持续探索创新，带来业务快速增长同时发表⾼⽔平学术论⽂20+篇（如AAAI、 IJCAI、TKDE、TMM、RecSys、CIKM和ICDM），申请专利15+项。 大规模深度模型的搜索算法研究，包括但不限于： 1. 多语言Query理解、商品理解和相关性，包括：Query和商品NER、Query类目预测、Query改写与扩展、多语言&跨语言语义相关性等；LLM在多语言电商搜索领域应用，包括：大模型CT和SFT，以及在Query理解、语义相关性、商品理解上的应用； 2. 个性化召回与排序相关技术：基于大规模深度模型的CTR/CVR预估模型及个性化召回模型，包括用户行为序列建模、多目标建模、多模态跨场景迁移建模、国家差异化建模体系建设等； 3. 个性化多语言Query推荐，包括：下拉、底纹、风向标等场域，基于异构行为序列建模、多场景建模的多语言Query推荐技术研究与应用；
AE 推荐算法团队负责AliExpress所有推荐类相关产品的算法研发，包括商品信息流、图文、短视频等众多场景的推荐，致力于用AI先进技术对商品&内容进行挖掘和理解，提升流量分发效率和用户体验，服务于全球243个国家数十亿消费者: 1. 负责跨境电商场景中的用户理解，利用超大规模深度学习对用户长短期兴趣进行建模与实时意图预测 2. 负责推荐商品召回，包括i2i召回、深度个性化召回、多兴趣表达与匹配等 3. 负责优化推荐排序大模型，利用大规模深度学习技术对商品进行表征&个性化排序 4. 负责推荐流量机制与策略研发，包括新品、新用户的投放策略与调控机制