高德地图高德-NLP/Agent算法工程师/专家-POI智能化
任职要求
熟悉 NLP 的各种任务建模，并且有丰富的实践经验，包含但不仅限于切词、NER、语言模型、事件检测与要素抽取、分类等；深入理解 Transformer 架构及主流 LLM（如 Qwen, Llama 等）的原理与应用； 熟悉主流Agent框架（如LangGraph，Hermes Agent，AgentScope，Anthropic Agent等），熟练掌握session、memory、rag、pro…
工作职责
团队介绍：POI智能化使命是通过高质量高效率低成本的智能化手段及先进生产力，应用并改进行业最前沿的LLM和Agent技术，数字化还原真实世界POI，保障POI数据的时效性、正确性和完备性，作为高德用户信息获取、交易履约和出行体验的基础。每个POI背后都有精彩的故事，我们作为链接POI和用户的第一步，每一分努力都是与现实世界的一次互动。 职位描述：基于 LLM/Agent 的自主规划、执行、反思与协同能力，构建面向数据生产与智能决策的下一代技术链路，推动从信息理解、自动挖掘、质量校验到闭环更新的全流程智能化，提升POI数据生产效率、用户交互体验； 负责 Agent 基础服务平台建设，探索自主规划、任务分解、工具调用、结果验证和闭环执行等关键能力； 负责 NLP/LLM 相关基础算法能力建设，包括文本理解、信息抽取、纠错、质量评估、生成与融合等核心能力； 探索 LLM 在复杂场景下的零样本、少样本学习与推理能力，提升算法在开放任务中的泛化效果与落地效率； 参与智能语音交互、端侧 Agent、设备协同 Agent、多模态安全识别、Agent攻防等前沿方向的研发与应用。
1. 负责客服场景大模型微调（SFT）及强化学习（RLHF/RLAIF/DPO），持续提升模型在复杂业务逻辑下的推理能力与回复质量。 2. 深度优化RAG链路，包括Embedding模型精调、多路召回融合、重排序及长文本处理，将海量非结构化知识库转化为精准的业务生产力。 3. 参与沙盒模拟/红蓝对抗体系建设，通过对抗模拟和自动化评测，挖掘模型潜在问题，驱动模型实现智能化自迭代。 4. LLM在交互安全、自动判责、智能质检、复杂任务编排（Agentic Workflow）等高价值场景的落地，实现客服全流程的智能化转型。
团队介绍：POI智能化使命是通过高质量高效率低成本的智能化手段及先进生产力，应用并改进行业最前沿的LLM和Agent技术，数字化还原真实世界POI，保障POI数据的时效性、正确性和完备性，作为高德用户信息获取、交易履约和出行体验的基础。每个POI背后都有精彩的故事，我们作为链接POI和用户的第一步，每一分努力都是与现实世界的一次互动。 职位描述：基于 LLM/Agent 的自主规划、执行、反思与协同能力，构建面向数据生产与智能决策的下一代技术链路，推动从信息理解、自动挖掘、质量校验到闭环更新的全流程智能化，提升POI数据生产效率、用户交互体验； 负责 Agent 基础服务平台建设，探索自主规划、任务分解、工具调用、结果验证和闭环执行等关键能力； 负责 NLP/LLM 相关基础算法能力建设，包括文本理解、信息抽取、纠错、质量评估、生成与融合等核心能力； 探索 LLM 在复杂场景下的零样本、少样本学习与推理能力，提升算法在开放任务中的泛化效果与落地效率； 参与智能语音交互、端侧 Agent、设备协同 Agent、多模态安全识别、Agent攻防等前沿方向的研发与应用。
负责公司文本处理算法的探索研究与技术方案的实现，具体工作内容如下： 1、根据公司现有业务需求，完成相应文本处理方案的技术验证与落地应用； 2、根据公司业务类型，挖掘文本处理算法在我司业务场景的应用； 4、负责NLP前沿技术的研究、复现及应用验证； 5、基于公司提供的业务平台，能够与部门一起，完成更为有趣、更有价值的技术探索。
1、负责将内容理解、机器学习、流量调控算法能力落地于小红书笔记/评论/直播/商品/账号/广告生态治理场景，技术驱动小红书生态和画风优化 2、具体负责多模态识别、计算机视觉、自然语言处理、语言/多模态大模型、决策树模型等算法的研发迭代，通过样本去噪、样本生成、模型创新、自监督、few-shot等手段持续提高治理效果