高德地图高德-大模型应用算法工程师-Agent方向
任职要求
1、计算机、通信、自动化、电子、数学等理工科专业,硕士及以上学历; 2、具备扎实的Python、Java或者C++等编程基础,熟练使用PyTorch/Tensorflow至少一种主流深度学习框架; 3、具备扎实的NLU/NLG相关NLP技术基础;熟悉实时ChatBot、Multi-turn Conversation、Duplex Interaction相关技术;熟悉主流LLM架构,熟悉Pretraining、PostTraining、Test-time Scaling、Stream LLM等相关技术; 4、熟悉Langgraph、AutoGPT、AgentScope等开源Agent框架至少一种,熟练掌握Agent Memory、RAG、Prompting、Tool Use、Intention Dection等Context Engineering技术;有比较完整的ASR+LLM+TTS Agent系统搭建和优化的经验;熟悉MCP、A2A等Agent通信协议; 5、熟悉Verl,Swift等RL训练框架,有过完整的“ 数据构建-训练-评估-迭代”优化agentic llm的 Reason、Act、Interact的经验; 6、有较强的学习能力,对新事物保有好奇心,并能快速适应新环境;有良好的沟通能力和团队协同能力;敢于挑战不确定性,勇于创新。 加分项: 1、了解/熟悉TTS(Text-to-Speech)、ASR(Automatic Speech Recognition)相关技术,了解/熟悉livekit,ten-framework,openai-whisper等相关Voice Agent前沿框架; 2、了解speech-to-speech,omni-voice相关技术; 3、在ACL/EMNLP/ICLR/NIPS/AAAI/KDD/PAMI/CVPR/ICCV/ECCV等顶级期刊/会议发表过相关文章。
工作职责
探索下一代多模态出行体验; 基于全双工多模态agent,构建人和环境的全新交互形态。
1、探索模型通过 RL Scaling 等方式使用成套工具解决复杂问题的行动和规划能力,包括 Human in the Loop 多轮交互下 Agent 基础建模的新方案、以及与复杂环境的交互学习能力; 2、探索模型在 Non-Rule Based Outcome 场景下利用复杂信息进行有效 Reasoning 推理的范式,包括 Proactive Agent 的建模方案; 3、探索研究更多内在奖励的机制,从而激发模型主动学习和自我更新的能力; 4、探索构建长期记忆机制,为下一代高效的推理模型、长序列推理及建模提供基础
团队介绍: 高德地图为您导航,前方路口请“左转”,我们是高德地图交通&行中智能团队。 我们的使命是基于高德海量高质的数据,最前沿的AI算法,最可靠的工程架构,打造有温度、有惊喜、科技感十足的智能出行体验; 在这里,我们一起建设应对超大业务规模,超高业务复杂度的高效、可靠、鲁棒的技术架构;一起用最前沿的机器学习、深度学习、AI算法探索导航领域最具挑战性的行业难题;一起用最尖端的AIGC、LLM/LVM、多模态理解与生成、Agent等技术,打造全新的出行交互体验; 团队简单直接、有情有义、温暖有爱,欢迎加入,一起用技术驱动创新,为海量用户护航! 职位职责包括但不限于: 基于前沿的AIGC、LLM/LVM、MLLM多模态理解与生成、AI Agent等技术,实现高德地图导航过程全场景、全时空、多模态的内容理解/生成以及智能交互,不断提升用户的出行质量和体验。
1、基于快手自研基础大模型,构建Agent系统,并打造Deep Research等原生大模型应用; 2、参与包括但不限于agentic数据集构造、SFT冷启动训练、RL端到端训练agentic reasoning model、prompt优化等方向。