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…
工作职责
团队简介 我们是高德行中智能团队，我们的使命是基于高德海量高质的数据，最前沿的AI算法，最可靠的通用工程架构，打造有温度、有惊喜、科技感十足的下一代出行体验； 在这里，我们一起建设应对超大业务规模和场景，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算法探索智慧出行最具挑战性的行业难题；一起用最尖端的AIGC、LLM/LVM、多模态理解与生成技术；基于语音、视觉、位置等多模态信息搭建高吞吐、低时延、强智能、真人感的Agent体系，打造全新人和环境交互形态； 职位描述 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
1.参与基于多模态大模型的GUI智能化能力的设计开发，实现多端（web/安卓/ios/鸿蒙/小程序）大模型手眼配套能力全覆盖； 2.跟踪业界前沿技术发展，参与大模型应用评测、企业内部场景化落地、GUI智能体建设等；
-负责大模型应用开发平台的算法设计与优化，提升开发者在平台上的体验与应用效率 -研究并应用前沿的深度学习和机器学习算法，推动大模型在实际业务场景中的应用落地，重点关注RAG、Agent、工作流等能力方向 -深入掌握Function Call，代码解释器，Post-training等原理及常用方法 -与产品、工程团队紧密合作，理解业务需求，制定相应的算法解决方案 -持续优化算法的效率和效果，确保平台的高性能和高可用性
所在团队负责阿里国际贸易平台上的所有推荐产品，包括猜你喜欢、详情页推荐、个性化楼层等。团队通过大数据和深度学习建模，帮助平台上买卖家快速达成生意。来到这里，你将有机会深度接触到业界的计算平台和深度学习算法，并将算法技术转化为商业价值。具体地，你将有机会负责： 1. 用户画像、召回、排序和策略等模块的技术规划和算法设计，通过技术创新提升买卖家匹配效率。 2. 通过大规模深度学习和图学习，在面对数据稀疏和多国家多行业的情况下对用户实时兴趣、CTR预估、询盘和交易转化预估等问题建模。 3. 通过多样性和发现性策略，拓展用户需求，提升兴趣发现能力，进一步完善和提升推荐侧的产品价值。 4. 探索大语言模型+搜推的创新应用方向，LLM在推荐领域下的全链路建设，包括但不限于大规模的预训练、SFT、LoRA和RLHFL等技术，落地大语言模型+搜推的新的应用落地场景（如生成式推荐等）。
1、参与通用大模型和领域大模型的post-train算法研发工作，包括SFT、RLHF、DPO、推理强化学习等； 2、参与大模型在AI搜索中的落地应用，包括function call、DSL、planning、图表理解、RAG等能力建设； 3、进行大模型在幻觉消除、multi-agent、self-play、表示学习、持续学习等前沿方向的研究。