岗位职责
-AI 搜索算法：参与地图搜索全链路算法的设计、开发和优化，包括不限于 Query 理解、召回、粗排、精排和重排，提升搜索的相关性和满意度 -生成式搜索：基于大语言模型(LLM)探索对话式地图搜索、RAG 检索增强生成、生成式召回与推荐，负责模型微调(SFT/RLHF/DPO)、Prompt 设计、Agent 工具调用等落地工作 -地图数据挖掘：分析处理大规模 POI、轨迹、检索日志和用户评论等多源数据，挖掘知识和特征，支撑算法迭代 -效果评估与迭代：搭建离线评估体系，从 badcase 中定位问题，持续推进效果和性能优化 -技术前沿跟踪：关注搜索、推荐、大模型、多模态等方向的学术和工业进展，把合适的新技术引入实际产品，有机会参与专利和论文产出
职位要求
-计算机、人工智能、数学、统计、电子信息等相关专业，本科及以上学历 -算法与数据结构基础扎实，具备良好的编程能力，熟练掌握 C++ 或 Python 中的至少一种，有实际编码经验 -熟悉机器学习和深度学习的常用算法，至少熟练使用一种深度学习框架(如 PaddlePaddle、PyTorch、TensorFlow) -了解搜索、推荐、NLP 或数据挖掘中的至少一个方向，有相关项目或实习经验 -能独立分析问题和定位问题，具备数据驱动的思维，沟通顺畅，有团队协作意识，对技术和产品有热情 -有搜索引擎、推荐系统、广告系统或 LBS 相关业务的算法经验 -熟悉大语言模型的训练、微调、推理加速或 RAG/Agent 应用开发，有落地经验 -熟悉 Learning to Rank、向量检索(如 Faiss、ANN)、CTR 预估、序列推荐或生成式推荐等技术 -有大规模数据处理经验，熟悉 Hadoop、Spark、Hive 等工具 -加分项：有地理信息、时空数据挖掘或知识图谱相关经验 -加分项：在 KDD、SIGIR、WWW、ACL、NeurIPS、CIKM 等顶级会议发表过论文，或在 ACM/ICPC、Kaggle、天池等竞赛中取得优秀成绩
