智能互联高德-AI 推荐算法工程师-信息算法专项
任职要求
● 学历背景：计算机、电子信息、自动化、数学、人工智能等相关专业，硕士及以上学历；有大厂搜广推经验。 ● 项目/实习经历：在机器学习、深度学习或推荐系统领域有实际项目或实习经验，具备以下至少一个方向的实践经验： ● 多模态数据处理（图像+文本） ● 自然语言处理（NLP）或大模型微调（SFT/RLHF） ● 计算机视觉（CV）或跨模态理解 ● 推荐系统（召回/排序/冷启动/混排） ● 编程能力：熟练掌握 Python，熟悉 C++ 或 Java；精通 PyTorch/TensorFlow 等主流框…
工作职责
围绕高德的核心业务场景，研究大模型与推荐结合提升业务效果并落地，不限于LLM、多模态大模型SFT、RLHF、多模态理解、内容表征、推荐算法、行为序列建模、搜索算法。 你将参与以下技术方向： ● 大模型应用：LLM、多模态大模型（如Qwen-VL、ChatGLM、InternVL）、SFT、RLHF、Prompt Engineering ● 生成式推荐：基于大模型的内容生成、意图推理、序列预测、个性化生成排序 ● 推荐系统核心模块：召回、粗排、精排、重排、混排、冷启动、特征工程 ● 行为序列建模：用户长期/短期兴趣建模、时空行为预测（如下一站预测） ● 指标驱动优化：CTR、CVR、GMV、DAU、停留时长等业务指标建模与优化 ● 工程化落地：高并发推荐系统架构、AB实验平台、在线服务性能调优
围绕高德的核心业务场景，研究大模型与推荐结合提升业务效果并落地，不限于LLM、多模态大模型SFT、RLHF、多模态理解、内容表征、推荐算法、行为序列建模、搜索算法。 你将参与以下技术方向： ● 大模型应用：LLM、多模态大模型（如Qwen-VL、ChatGLM、InternVL）、SFT、RLHF、Prompt Engineering ● 生成式推荐：基于大模型的内容生成、意图推理、序列预测、个性化生成排序 ● 推荐系统核心模块：召回、粗排、精排、重排、混排、冷启动、特征工程 ● 行为序列建模：用户长期/短期兴趣建模、时空行为预测（如下一站预测） ● 指标驱动优化：CTR、CVR、GMV、DAU、停留时长等业务指标建模与优化 ● 工程化落地：高并发推荐系统架构、AB实验平台、在线服务性能调优
高德信息算法专项招聘方向 业务背景 高德地图作为行业领先的出行平台，持续探索AI与大数据技术在地图、导航、出行服务等领域的创新应用，现面向算法、工程、数据领域招聘顶尖人才，推动技术驱动业务增长与用户体验升级。 核心岗位方向 算法与AI应用 1. 推荐与个性化算法：负责用户兴趣建模、个性化推荐系统设计与优化（覆盖推荐算法专家、个性化推荐/搜索算法工程师）。 2. 广告算法：优化广告预估模型、创意策略、流量分配机制及增长路径（需熟悉CTR/CVR预估、机制设计）。 3. 强化学习与智能决策：研究强化学习在路径规划、动态资源分配等场景的落地应用。 4. 多模态内容理解：探索文本、图像、时空数据融合的多模态算法，提升内容分析与场景理解能力。 搜索与数据技术 1. 搜索算法：优化搜索排序、语义理解及RAG（检索增强生成）引擎开发（需熟悉NLP、信息检索技术）。 2. 用户画像与增长：构建用户行为分析体系，驱动商家/用户增长策略（需具备数据挖掘与增长分析经验）。
1. 设计、开发和优化大规模高可用的智能搜索系统，持续提升检索效率与用户体验； 2. 深度参与AI模型（如召回、排序、理解、重排等）在在线搜索服务的集成、部署与性能调优； 3. 搭建和完善数据处理与特征工程链路，支持大规模数据的高效流转与特征管理； 4. 参与搜索系统的架构设计与工程实现，包括分布式服务、索引构建、检索优化、缓存加速与横向扩展等； 5. 联合算法、产品、前后端等多团队协作，推动AI搜索相关功能的快速落地； 6. 建立完备的监控、日志、报警与追踪体系，保障服务的稳定性、可观测性与高可用性； 7. 积极跟进行业搜索与信息检索前沿技术，持续推动创新和最佳实践在系统中的落地。
1. 负责高德地图有业务场景包含但不限于：搜索推荐在线引擎建设、生成式大模型预训练、广告搜推及投放引擎设计、研发及调优工作； 2. 参与各专项技术调研，新技术引入等前瞻项目；