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智能互联高德-视觉算法高级工程师/专家(感知识别方向)-视觉技术中心(急招)

社招全职1年以上技术类-算法地点:北京状态:招聘

任职要求


1、计算机、电子信息、数学等相关专业,硕士及以上学历;
2、有扎实的深度学习基础,对于常⻅的视觉感知识别任务(如⽬标检测、分割、跟踪)任⼀⽅⾯有深⼊理解,对于领域内的相关⽅案在实际中的效果深入理解。相关工作经验不少于5年;
3、对常⻅道路⽬标感知(如⻋道线等)有实际经验者优先。有移动端模型轻量化经验者优先;
4、有…
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工作职责


● 参与⻋道级导航业务,打造下⼀代导航产品。作为核⼼算法模块负责⼈,负责⻋道级视觉定位能⼒的建设。根据业务需求和问题,设计技术架构和问题解决⽅案,与上下游配合,完成技术在实际业务落地,保障产品交付效果。
包括英文材料
学历+
深度学习+
C+++
Python+
数据结构+
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相关职位

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社招1年以上技术类-算法

● 参与⻋道级导航业务,打造下⼀代导航产品。作为核⼼算法模块负责⼈,负责⻋道级视觉定位能⼒的建设。根据业务需求和问题,设计技术架构和问题解决⽅案,与上下游配合,完成技术在实际业务落地,保障产品交付效果。

更新于 2026-07-06北京
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社招3年以上技术类-算法

1、负责基于扩散模型的世界生成、视频生成等相关场景的算法研发工作,结合实际应用场景攻克技术难题,包括世界生成过程中的可控性、时空一致性、实时性等问题; 2、参与并主导生成式大模型核心算法研发,包括 Diffusion、Autoregressive(AR)、VAE、Transformer 等架构。研发时空视频编码、压缩与生成算法,优化模型在生成任务中的一致性与时序表现。设计并实现从预训练到后训练(SFT、RLHF)的全流程模型优化方案,提升生成质量、可控性和效率; 3、负责生成式大模型的总体技术架构设计,探索多模态融合、跨任务迁移等创新方向,跟踪前沿研究进展,进行技术评估与落地转化,推动团队在行业/学术上的技术领先。

更新于 2026-06-09北京
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社招3年以上技术类-算法

我们正在寻找在具身智能VLA(视觉-语言-动作)、空间计算(重建、SLAM等)及强化学习领域有深厚积累的算法同学,加入高德地图视觉技术中心。你将参与构建下一代地图中的感知、理解与决策系统,推动具身导航、AR/VR、场景建模等前沿技术的研发与落地。 如果你热衷于用AI改变人们出行方式,渴望在真实世界大规模数据上验证算法能力,欢迎加入我们! 岗位职责: ● 负责视觉语言动作(VLA)的具身智能模型和视觉语言模型(VLM)的研发,提升具身agent的空间理解和行动决策能力; ● 推进空间计算相关技术(如SLAM、三维重建、点云处理、姿态估计等)在下一代地图、虚拟现实等场景的应用; ● 探索强化学习在多模态大模型的后训练中的应用,提升具身/空间智能的能力天花板; ● 跟踪国际前沿技术发展,持续推动技术创新,并落实到实际应用中; ● 与工程团队紧密协作,完成从算法研发到系统部署的全流程闭环。

更新于 2026-04-07北京
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社招3年以上技术类-算法

高德地图视觉技术中心(AMAP CV Lab) 高德地图日均服务数亿用户,每日处理超百亿级位置与视觉数据。视觉技术中心是高德的核心技术引擎,视觉技术中心是高德的核心技术引擎,深耕空间智能、具身智能、世界模型等AGI前沿方向。我们的核心使命:以空间智能为锚点,打造物理世界的智能体操作系统 ABot。我们不做“刷榜模型”,而是打造能在开放世界中自主决策、安全执行、持续进化的智能体系统。你的研究,将直接改变数亿人的出行方式。 GitHub 主页:https://github.com/amap-cvlab 我们的优势:独一无二的“空间智能-场景-生态”三角 ● 空间智能深度:全栈覆盖三维重建、世界模型、多模态、具身导航、LLM/VLM/VLA/AI Agent,所有技术都服务于“让AI理解并作用于物理空间”。 ● 场景广度:亿级用户真实验证,从封闭测试到开放街道,技术必须经得起现实世界的“毒打”,空间智能不能只存在于实验室。 ● 生态高度:清华大学、北京大学、港科、中科院等深度合作,主导开源标准,你不是孤军奋战,而是站在全球空间智能研究的前沿。 岗位职责: 具身基座模型 (Embodied Foundation Models): 研发下一代VLA/WAM大模型,突破多模态指令到精准动作映射的瓶颈,实现跨场景的零样本迁移能力; 世界模型 (World Models): 构建基于大规模视频生成的物理世界模拟器,利用生成式AI预测场景演化,为具身智能提供无限的训练“想象空间”; 大模型后训练与强化学习 : 探索GRPO、PPO、SAC等算法在多模态大模型、具身控制上的应用,通过大规模强化学习提升Agent在复杂时空环境下的决策边界; 大规模数据合成与闭环: 利用高德独有的时空数据优势,构建自动化的具身数据生产、评测管线,解决Scaling Law在具身领域的落地难题; 开源影响力与行业基准: 主导或深度参与具身智能开源项目建设。 我们鼓励将核心算法框架、高质量具身数据集或评估基准贡献给开源社区,打造具有行业号召力的开源作品,定义下一代具身智能的技术标准。

更新于 2026-07-02北京