部门介绍
高德交通智能部 —— 我们是高德地图的硬核极客天团。过去四年，我们持续解锁交通科技树： 2022年 红绿灯倒计时黑科技 2023年 鹰眼预警 2024年 AI领航 2025年 交通大模型TrafficVLM全面落地 在这里，技术不止于代码，更在于重塑千万用户的出行体验。我们正在寻找对AI前沿充满热情、敢于用大模型重构算法范式的同路人。
岗位职责
大模型后训练优化：负责大模型的全链路后训练（SFT、偏好对齐、强化学习等），提升模型在复杂交通场景与通用推理任务中的理解力、规划力与泛化能力。 智能体（Agent）架构与落地：设计并实现基于大模型的智能体系统，涵盖任务分解、工具调用（Function Calling）、记忆管理与多智能体协同，驱动交通业务自动化决策与执行。 大模型辅助算法研发：探索LLM在时空序列建模、交通预测与推理等算法研发全流程中的赋能路径，通过Prompt工程、基线代码/实验脚本生成、自动化实验追踪、数据构造辅助等手段，加速算法探索、迭代与验证，构建AI-native的算法研发范式。 评估体系与持续迭代：建立面向大模型与Agent的专项评估指标与自动化测试平台，结合线上业务反馈进行持续优化，保障技术落地效果与稳定性。
职位要求
计算机、人工智能、数学或相关专业硕士及以上学历，3年以上大模型/NLP/智能体算法研发经验（优秀应届博士/硕士可放宽）。 精通大模型后训练技术栈，有完整SFT→RL优化落地经验者优先。 深入理解Agent核心技术，掌握任务规划、工具使用、记忆机制或多智能体协作框架，有自研或深度定制Agent系统经验。 具备将大模型深度融入算法研发工作流的实战经验，尤其在时空序列建模、交通预测等场景中，熟悉Prompt设计、基线代码/实验脚本生成、自动化实验追踪、数据构造辅助等AI辅助算法研发工具链与最佳实践。 扎实的机器学习与深度学习理论基础，优秀的Python编程能力与系统架构思维；强自驱力、快速学习与跨团队协作能力。 在顶会发表论文，或Kaggle/天池/ACM等顶级竞赛获奖者，或高质量开源项目核心贡献者，优先录用。
