格步
Senior Machine Learning Engineer
Senior Machine Learning Engineer
发布于 15 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公机器学习工程
机器学习工程
Eta
导航算法
数据管道
机器学习
视觉感知
路线规划
交通基座大模型
值不值得投
85综合评分
综合评分 85
跨国上市平台、前沿大模型与导航算法、福利完善且支持灵活办公，技术成长空间大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4万
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
4 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 机器学习工程 · 约 460 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责为Grab的出行和配送业务开发路线规划、导航和ETA预估等核心算法
你将利用海量真实数据构建交通基座大模型和视觉感知模型，优化司机的导航体验并提升平台整体效率
最低要求
两年以上机器学习工程经验
扎实的计算机科学基础，包括算法和数据结构
有开发和维护大规模微服务的经验
有构建和运维生产级批量及实时数据处理管线的实战经验
能够处理噪杂或不完整的数据，定义合适的评估指标，并将模糊的业务问题转化为可衡量的技术解决方案
热衷于构建产品和功能以推动业务增长
熟悉任何一种编程语言并具备良好的编码能力，同时愿意使用Golang进行开发
熟练掌握Golang将是一个很大的加分项
工作职责
构建可靠的L3/L4级智能化流程，打造稳健且可扩展的解决方案来处理实时信号
基于海量的用户轨迹数据，构架交通基座大模型，提升ETA路径规划等能力
基于手机或车载行车记录仪等低成本视觉设备，打造以视觉为基础的交通事件的感知模型
设计、构建和运维可靠的数据管道，覆盖实时流式处理和大规模批量处理，包括实时事件数据及其他地理空间信号
将原始且嘈杂的数据转化为可信赖的特征、洞察和数据集，以支持路线规划、导航、路况和地图质量等相关应用场景
建立监控、数据质量检查、评估框架和反馈闭环，确保数据管道和模型输出的可靠性
与产品经理、数据科学家、分析师和工程师紧密协作，定义问题、开展实验并交付可扩展的解决方案
探索新兴技术，并将其务实地应用于提升团队的工程效率和产品成果
优先资格
有处理地理空间、路线规划、导航、路况、事件或地图相关数据的经验
熟悉流式处理技术，如Kafka、Flink、Spark Streaming或同类系统
有构建面向工程或运维工作流的智能化自动化的经验，包括RAG、工具集成、评估和Harness工程
熟悉数据分析、模型监控、实验设计和生产级ML生命周期管理
熟悉AWS或Azure等云服务
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触海量真实业务数据与地理信息行业最前沿的路线规划算法，技术含金量高
- 跨国上市企业平台，福利体系完善，提供FlexWork等灵活办公安排与全面健康保障
- 岗位直接驱动核心业务指标（如ETA、平台效率），工作成果易于量化且影响力大
- 需要处理海量且嘈杂的实时数据，对数据管道和模型的稳定性、可靠性要求极高
- 业务场景复杂，需将模糊的业务需求转化为严谨的技术方案，对业务理解能力要求高
- 适合具备扎实工程能力与算法基础，对地理空间数据和导航算法有热情，且希望在大型跨国平台处理高并发、大规模数据的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从高级机器学习工程师向技术专家或架构师发展，深入地理信息与自动驾驶/导航领域
- 未来可带领团队成为技术负责人，或转向核心业务算法的战略规划与业务增长驱动
- 负责路线规划、导航和ETA预估等核心算法的开发与研究，直接贴近业务核心指标
- 构建交通基座大模型和基于视觉的交通事件感知模型，优化司机的导航体验
- 设计并运维覆盖实时流式处理和大规模批量处理的数据管道，处理海量地理空间信号
- 扎实的计算机科学基础与算法能力，熟练掌握Golang编程语言
- 具备大规模微服务、实时与批量数据处理管线（如Kafka、Flink）的构建与运维经验
- 能够处理嘈杂或不完整的数据，定义评估指标，并将模糊业务问题转化为可衡量的技术方案
申请策略
- 了解Grab在东南亚的O2O业务模式及出行、配送业务的核心痛点，面试时可结合业务场景提出算法优化思路
- 突出在机器学习工程、大规模数据处理（Kafka/Flink）及Golang开发方面的实战经验
- 展示将模糊业务问题转化为技术方案并推动业务增长的具体案例与量化收益
- 强调在数据质量监控、评估框架设计及生产级ML生命周期管理方面的工程落地能力
- 提前熟悉地理空间数据处理、路线规划算法及交通基座大模型的相关前沿技术
- 复习流式处理框架及云原生服务（AWS/Azure）的架构设计，强化Golang编码能力
面试指南
- 采用STAR法则，结合具体项目背景，重点阐述系统架构设计、数据清洗策略、模型评估指标及最终的业务收益
- 强调工程落地能力与算法优化的结合，突出在复杂数据环境下的问题解决思路与闭环思维
- 如何设计一个处理海量实时轨迹数据并计算ETA的流式处理架构？
- 在处理嘈杂或不完整的视觉/传感器数据时，你如何定义评估指标并保证模型输出的可靠性？
- 请分享一个你使用Golang构建大规模微服务或数据管道的实际案例
- 如何将模糊的业务需求（如提升导航体验）转化为可衡量的技术解决方案？
- 准备1-2个处理大规模实时数据或构建复杂数据管道的深度技术案例，梳理其中的技术难点与解决方案
- 深入了解Grab的核心业务（出行、外卖）及其对ETA和路线规划的具体需求，思考算法优化的切入点
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活80
使命价值85
薪资福利
85较高
跨国上市企业提供具有竞争力的薪资及完善的全球福利体系，包含补充医疗、人寿保险及灵活的福利包。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
福利待遇Term Life Insurance、Medical Insurance、GrabFlex、Maternity and Paternity Leave、Grabber Assistance Programme、Wellbeing@Grab、FlexWork arrangements
成长发展
90较高
岗位涉及交通基座大模型、L3/L4级智能化流程等前沿技术，能深度接触地理信息行业最前沿的算法与海量真实数据。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Golang、L3/L4级智能化、交通基座大模型、视觉感知模型、Kafka、Flink、Spark Streaming、RAG、AWS、Azure
成长机会探索新兴技术
业务类型profit_center
工作生活
80较高
JD明确提及FlexWork安排及工作与生活的无缝融合，提供灵活办公模式，WLB信号较好。
工作模式混合式弹性办公
办公地点科技园/产业园
加班情况明确说明WLB/不加班
工作生活平衡FlexWork arrangements、harmonious work-life balance
使命价值
85较高
致力于改善东南亚数百万用户的生活，创造经济赋能，具有明确的社会价值和使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号improving the lives of millions of users、create economic empowerment、agents of positive change
创新程度积极采用新技术
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