京东大模型在融合定位中的应用
任职要求
1、获得本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、物理、机器人、运筹、工程等相关专业； 1、定位算法研究、开发经验，熟悉卫星定位（如 GPS、北斗、、无线定位（如 Wi - Fi、蓝牙、等技术。 2、有大模型（如 GPT、BERT 等、在相关领域应用研究或开发经验 3、 掌握至少一种编程语言，如 Python、C++，具备良好的编程习惯和代码优化能力，深入理解 RTK 技术原理，熟练掌握载波相位差分算整周模糊度解算算法等核心算法
工作职责
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
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。
1、数据闭环体系搭建与落地：负责自动驾驶全链路数据闭环体系设计与搭建，日均处理亿级传感器原始数据及标注数据，保障数据从采集、处理到模型训练的端到端流转，支撑感知、决策规划等端到端模型的高效训练； 2、数据闭环工具链研发： 2.1 云端数据处理 pipeline 开发： •针对标注数据、场景数据，设计并落地数据清洗（去噪、去重、异常过滤）、解析、切片、抽帧、送标（对接标注平台）的全流程自动化 pipeline； •优化 pipeline 吞吐量与延迟，目标支撑日均 10 万 + 场景数据处理，服务算法团队数据生产需求； •推动工具链部署落地，解决线上运行故障（如数据阻塞、接口兼容问题），保障工具链可用性。 2.2 高价值场景数据挖掘体系建设: •搭建 “规则 + 大模型” 双驱动的数据挖掘产线：针对规则挖掘，设计接入多种传感器、定位、感知、底盘、车身信号并优化规则策略；针对大模型挖掘任务，完成数据方案制定、模型微调、loss优化、模型评测等； •与算法团队协作迭代挖掘策略，提升 corner case 召回率（目标≥85%）。
1. 大模型驱动的算法革新： a. 参与大模型（LLM、多模态大模型）在电商核心场景（搜索、推荐、广告、多智能体对话等）中的算法创新与应用； b. 研究大模型与经典搜推广模型的融合方案，提升模型效果与用户体验； 2. 下一代AI系统构建： a. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署； b. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用； 3. 大模型在亿级用户规模落地的实战： a. 直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用； b. 参与双11、618等顶级电商场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。
T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。 1. 大模型驱动的算法革新： a. 参与大模型（LLM、多模态大模型）在电商核心场景（搜索、推荐、广告、多智能体对话等）中的算法创新与应用； b. 研究大模型与经典搜推广模型的融合方案，提升模型效果与用户体验； 2. 下一代AI系统构建： a. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署； b. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用； 3. 大模型在亿级用户规模落地的实战： a. 直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用； b. 参与双11、618等顶级电商场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。 T-Star实习可以带给你什么？ ꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper