高德地图高德-算法工程师-大模型方向-车道级地图

职位名称： 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空间智能、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？ 1. 定义未来地图范式：不再局限于传统视觉感知，而是利用多模态大模型实现从“看到”到“理解并生成”的跨越，解决行业核心痛点 2. 直面海量数据与复杂场景：处理中国乃至全球最复杂、最丰富的驾驶场景数据，构建坚实的技术壁垒 3. 完整的研发生态：从顶级学术研究（顶会论文）、开源项目（见团队GitHub）到国民级应用落地，提供全方位的价值实现舞台 岗位职责： 1. 核心方向：研发面向车道级地图自动化构建的多模态大模型，基于道路视频与图像自动提取车道线、POI信息等地图要素，实现高效、自动化的地图数据生产； 2. 模型全链路研发：负责或参与多模态大模型的预训练、有监督微调（SFT）、奖励模型（RM）训练与强化学习（RL）优化全流程，探索模型在空间推理、结构化生成任务上的能力强化路径； 3. 技术攻坚与落地：优化模型的推理效率、泛化能力与输出稳定性，研究适配的模型压缩（量化、蒸馏）、加速技术与部署方案，推动技术在大规模数据生产管线中落地； 4. 前沿探索与创新：跟踪并吸收多模态理解、视觉生成、世界模型、3DGS等领域的前沿进展，将其创新性地应用于地图生成问题，持续提升自动化生产的质量与范围。

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： 团队主要聚焦多模态大模型及端到端模型在车端导航及定位应用，我们期待你的工作将覆盖以下至少一个技术方向即可： 1. 在端到端自动驾驶、BEV环境感知、多模态融合、强化学习等领域具备丰富且有独创性的研究经历； 2. 探索多模态大模型在下游任务中的技术能力，包括但不限于图文对齐/识别、跨模态理解生成、多模态检索、VLM端到端自动驾驶、世界模型等； 3. 了解大模型模型的训练/微调/推理加速方法，包括但不限于模型结构调优、训练效率提升、高效低成本微调、Muti-token推理，模型部署加速等； 4. 参与自动驾驶系统中机器学习算法的研究、开发与优化，包括但不限于深度学习算法在端到端感知大模型、规控大模型、视觉语言大模型等方面的应用； 5. 负责收集、整理和分析自动驾驶相关的数据集，进行数据预处理和标注，以提高模型的准确性和复杂场景泛化能力； 6. 设计和实现端到端自动驾驶模型的训练流程，包括选择合适的优化算法、调整超参数、评估模型性能等，确保模型在不同场景下的稳定性和可靠性。

高德地图定位研发团队介绍： “我在哪儿，要到哪儿去”是高德给全国亿级用户解决的核心问题， 我们系统解决“我在哪儿”的问题， 我们使用遍布全球的北斗卫星数据，高密度的手机传感器数据，视觉数据， 我们建设世界级的高精准定位系统， 驾车定位、车道级定位、室内定位、停车场定位、车机定位等 是我们核心解决的业务场景。 我们攻克着大量的世界级前沿技术难题： 基于时间序列预测的统一融合定位算法、 基于Transformer的统一融合匹配算法、 基于BEV、slam等的视觉定位算法 ...... 为了给广大用户的出行提供全方位、高质量的服务，我们正在不停地打破自己、超越自己...... 在这里，无数行业前沿的新技术在碰撞交流和应用， 这就是高德地图定位研发部 期待勇于突破，勇于挑战的你！ 岗位职责： 1、多模态大模型研发与应用：将定位问题转化为大模型问题，用大模型的思路对时空数据进行建模、训练（包括但不限于预训练、SFT、强化学习等）等，实现轨迹预测和轨迹匹配； 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； 3、创新探索：跟进位置和地图领域的大模型前沿进展，应用在日常工作中。

公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)