联系方式
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招聘岗位(部分)
- 大模型/生成式算法工程师
- 空间计算算法工程师
- 世界模型算法工程师
- 强化学习算法专家/高级算法工程师
- 规控算法专家/高级算法工程师
职位描述
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
- 攻克大规模街景理解、动态场景语义分割、低算力端实时三维建模等前沿课题
- 构建行业领先的多传感器融合感知框架,赋能车路协同与城市数字孪生
- 探索生成式 AI 在空间计算与场景重建中的创新应用
用 AI 驱动国民级 APP 的产品迭代和颠覆式创新
- 技术直接落地于高德地图 App 、车载智能座舱、城市大脑等亿级用户场景
- 深度参与国家级智能网联汽车、智慧城市重点项目建设
- 与阿里达摩院、菜鸟物流、AutoX 等生态伙伴共建产业技术闭环
岗位职责:
- 多模态大模型研发与应用
负责多模态大模型的核心架构设计,研究并实现图片、视频、文本等跨模态特征对齐、融合与表征学习方法,负责多模态大模型的数据准备、高效训练(包括但不限于预训练、SFT 、强化学习等)、推理加速等。
- 模型优化与小型化部署
负责多模态大模型的轻量化设计、压缩与加速,确保模型在端侧设备上的高效运行。
针对高德地图的实际业务场景,优化模型性能,平衡精度与效率。
- 创新性研究与落地
跟踪端侧生成式 AI ( Edge Generative AI )、强化学习( PPO 、GRPO 等)、智能 Agent 等前沿技术,探索多模态大模型在自动驾驶、智能导航等领域的潜在应用。
将研究成果快速转化为实际产品功能,推动技术创新与业务增长。
职位要求
- 计算机、电子信息、数学等相关专业,硕士及以上学历,3 年以上工作经验。
- 精通强化学习核心算法,如 PPO ( Proximal Policy Optimization )、DDPG ( Deep Deterministic Policy Gradient )、A3C 等,熟悉 VLA 等领域 RL 算法实践。
- 熟悉仿真环境下的 RL 训练,比如 Isaac Sim 等,熟悉 Real2SimReal 者优先。
- 有算法边缘设备部署经验者优先。
- 有较强的动手能力,熟练掌握 C++/Python 编程语言,深刻理解计算机原理,有良好的数据结构和算法基础。
- 具备良好的逻辑分析能力、学习能力、沟通能力及团队协作精神。
- 具有 CVPR/ICCV/ECCV/NIPS/ICRA 等相关顶会论文者优先。