美团【北斗】自动驾驶算法系统研究员
任职要求
1.本科及以上学历，人工智能、计算机、自动化、数学相关专业优先；mlsys相关领域优先； 2.扎实的机器学习、CV、LLM基础和出色的探索能力。具备自动驾驶或大模型领域相关算法知识； 3.优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握C/C++或Python。有竞赛经历优先；…
工作职责
自动驾驶算法基础服务团队寻找顶尖人才，解决自动驾驶算法面向未来的架构设计和工程优化的综合性问题 研究方向一：分布式训练系统研究 1.探索现有自动驾驶训练业务的算力效率极限，通过底层硬件和分布式集群/存储优化，结合深度学习框架特性和极致算子性能优化，达到MFU上限。 2.进一步建设自动驾驶模型在千卡规模集群上的训练能力，推动从底层数据存储、分布式通信、自动容灾和大规模分布式训练系统的迭代更新，支持业务未来的训练需求。 研究方向二：自动驾驶算法基础研究 1.探索自动驾驶算法在训练优化器，高价值数据获取等基础方向的研究，提升跨业务的模型训练能力。 2.与各个算法业务合作，探索自动驾驶领域算力友好的网络结构范式。
1、负责共享两轮车电气件的硬件开发。 2、根据产品需求完成电气系统设计、硬件方案设计，编写设计文档。 3、负责关键电子元器件物料选型、原理图绘制和电路板布局布线，BOM确认，进行样板焊接和调试。 4、配合软件、结构、测试等部门完成产品开发和产品验证，跟进并解决生产问题。 5、跟踪存量产品的市场问题，制定并落地解决方案。 6、跟踪行业新标准和技术动态，参与新技术预研和应用。
信息工程介绍：构建空间智能商业引擎，支撑高德日均调用北斗定位4800亿次，我们在商业服务领域面临多重极端技术挑战；节假日搜索系统需承载超百万QPS峰值请求，同时保障更新99.999% SLA；实时管理海量动态服务节点（从充电桩状态到酒店房态），时空数据更新毫秒级延迟。 1、提升交易稳定性、数据一致性、缩短RT等； 2、业务层面打造交易平台，支持业务快速试错、迭代，提升产研效率，快速助力业务KPI的达成。 3、负责高德基于LBS本地生活类业务（例如：酒店、门票、加油充电、美食生服）的营销运营体系建设，营销引擎、增长相关系统研发和迭代。 4、参与系统稳定性保障体系的建设，包括系统风险识别与优化、稳定性工具沉淀，保障大促及平时业务系统稳定、高效运转 5、负责协调上下游团队，推动项目高效、有序落地。
1、研究大模型（如 GPT、BERT 等）在定位多径和多模态定位中的应用可能性。探索如何利用大模型强大的学习能力和泛化能力，对复杂的定位数据进行特征提取、模式识别和预测分析 2、深入研究定位多径问题，包括但不限于卫星定位（如 GPS、北斗）、无线定位（如 Wi-Fi、蓝牙）等场景下的多径传播机制,提升定位精度到米级别 3、深入钻研 RTK（实时动态）载波相位差分技术，对其核心算法进行优化与创新。研究多系统（如 GPS、北斗、GLONASS 等）融合下的 RTK 定位算法，通过改进算法提高定位的精度、可靠性和稳定性,复杂场景定位精度到1米
【课题说明】 通用模型往往难以兼顾多样化的场景需求，容易出现泛化能力强但针对性不足的问题。针对这一挑战，本课题聚焦于研究面向具体业务或应用场景的强化学习训练优化策略，通过引入场景特定的奖励函数、环境建模和数据采样机制，提升模型在特定任务下的表现能力与适应性。课题重点突破模型在细粒度场景下的泛化能力不足、奖励稀疏、训练效率低等问题，为大模型的行业落地提供有力支撑。 【建议研究方向】 1.场景特定奖励设计：针对不同业务场景，定制化设计奖励函数，提升模型在目标任务中的表现能力。 2.环境模拟与数据生成：构建高保真场景模拟环境，开发高效的数据采样与生成机制，提升强化学习训练效率。 3.迁移与泛化能力增强：研究多场景迁移学习与元强化学习方法，提升模型从通用能力到场景定制能力的转化效率。 4.推理增强型RAG系统：基于图结构的知识融合、混合模型的协同推理架构和强化学习驱动的优化方法，进一步提升RAG系统能力。 5.基于价值观约束的大模型风险控制与安全防护。