智能互联高德-高级算法工程师/算法专家-推荐&营销算法/大模型
任职要求
经验要求 国内外重点大学硕士及以上学历，2年以上互联网头部公司推荐 / 营销 / 大模型算法实战经验；有出行领域、本地生活或交易类业务背景者优先。 能力要求 专业技能 • 精通主流推荐 / 营销算法体系,有完整的"建模→上线→提效"闭环经验，能独立负责亿级 DAU 场景下的核心模型迭代； • 熟练掌握 PyTorch / TensorFlow，代码工程能力扎实(Python / C++)，具备大规模分布式训练与在线 serving 的工程落地经验； • AI能力：能熟练运用 Prompt Engineering、知识库、SF…
工作职责
负责高德共享出行(打车)业务核心链路的推荐 & 营销算法与大模型技术落地，直接对打车主链路 GMV、订单转化率与营销 ROI 负责: • 主导打车核心链路推荐算法与营销算法的构建与迭代，覆盖多任务学习(MTL)、多场景建模、用户长短期序列建模、因果推断(Uplift Modeling)等方向； • 负责营销补贴/权益的智能分发策略，通过因果建模与运筹优化实现预算约束下的 ROI 最大化； • 推动 LLM 在打车主链路各个场景的落地，包括但不限于：大模型用户画像与意图理解、生成式推荐(Generative Recommendation)、大模型营销文案生成等。
负责高德共享出行业务核心的推荐算法建设、大模型技术落地等，包括但不限于： 1. 推荐算法方向：利用机器学习、深度学习等算法处理海量用户数据，进行高德打车全链路的推荐算法构建和迭代，包括多任务学习、多场景建模、序列推荐、因果推断建模、应答时长预测等； 2. 大模型方向：将大模型技术应用在打车核心链路上，包括多模态大模型、AIGC、PE、SFT、RLHF、高效推理等，提升平台效率和用户体验；
负责高德共享出行业务核心的推荐算法建设、大模型技术落地等，包括但不限于： 1. 推荐算法方向：利用机器学习、深度学习等算法处理海量用户数据，进行高德打车全链路的推荐算法构建和迭代，包括多任务学习、多场景建模、序列推荐、因果推断建模、应答时长预测等； 2. 大模型方向：将大模型技术应用在打车核心链路上，包括多模态大模型、AIGC、PE、SFT、RLHF、高效推理等，提升平台效率和用户体验；
负责高德共享出行(打车)业务核心链路的推荐 & 营销算法与大模型技术落地，直接对打车主链路 GMV、订单转化率与营销 ROI 负责: • 主导打车核心链路推荐算法与营销算法的构建与迭代，覆盖多任务学习(MTL)、多场景建模、用户长短期序列建模、因果推断(Uplift Modeling)等方向； • 负责营销补贴/权益的智能分发策略，通过因果建模与运筹优化实现预算约束下的 ROI 最大化； • 推动 LLM 在打车主链路各个场景的落地，包括但不限于：大模型用户画像与意图理解、生成式推荐(Generative Recommendation)、大模型营销文案生成等。
负责高德打车共享引擎业务建设，涵盖路线推荐、司乘汇合、风控、大模型等场景； 1. 负责点线推荐、风控核心领域的需求开发和架构建设，打造易扩展、高并发、高可用、低延时要求的业务架构； 2. 分析系统瓶颈，解决各种疑难问题，有能力对系统进行性能调优，有能力重构现有系统，高效支撑业务快速发展； 3. 有比较体系化的在线服务稳定性建设经验，能快速定位并解决线上出现的问题，保证服务的稳定性和可靠性； 4. 较好的团队协作能力，能与产品、算法、测试紧密合作，共同推进项目进展； 5. 关注最新的技术动态和发展趋势，探索新的技术和方法以提高系统性能和用户体验；