高德地图
高德-大模型算法负责人-大云图
高德-大模型算法负责人-大云图
发布于 3 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai编程工具
Mlops
决策优化
团队管理
多模态理解
大模型
机器学习
深度学习
空间智能
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿大模型算法管理岗，技术挑战与成长机会突出，薪资有竞争力，WLB需确认。
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
5万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 250 个在招 · 其中人工智能 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 600 个在招
职位详情
关于这个职位
负责高德地图大模型算法团队的技术战略与架构设计，主导大模型、Agent及空间智能等前沿技术的研发与规模化落地，推动算法从实验到生产系统的应用，提升地图服务的智能化水平
最低要求
有地图/LBS/空间计算领域的算法经验，或对地理空间问题有强烈兴趣和快速学习能力
在顶会（ACL/EMNLP/NeurIPS/KDD/AAAI等）发表过论文，或有开源项目/技术博客在Agent/NLP领域有一定影响力
有从0到1搭建算法团队的经验，包括招聘标准制定、新人培养体系搭建、团队技术文化建设
主导过算法系统的成本优化项目（推理加速、模型蒸馏、缓存策略等），有可量化的降本成果
具备技术视野与商业敏感度的结合能力，能识别技术趋势并提前布局，为业务创造增量价值
工作职责
技术战略与架构能力：计算机相关专业硕士及以上学历，8年以上算法研发经验，其中至少2年以上团队管理经验（直接管理5人以上算法团队）
具备从业务目标到技术路线的拆解能力，能独立制定算法团队的中长期技术规划，主导过至少一个核心算法方向从0到1的建设并推动其在生产环境中规模化落地
大模型与Agent深度实践：对大模型技术有系统性理解，不仅限于使用层面——能评估不同模型架构（Transformer及后Transformer范式）在特定业务场景下的适用性，主导过模型选型、训练策略制定及推理成本优化
具有生产级Agent系统的架构设计经验，能指导团队完成Multi-Agent系统的方案评审与关键模块设计，对Agent的可靠性、可控性和成本效率有成熟的工程化方法论
算法技术纵深：在以下至少两个方向有深入的技术积累和团队指导能力：空间智能与地理知识推理（Geo-Knowledge Graph、空间索引、地理实体识别与关系抽取）、多模态理解与生成（视觉-语言模型在地图场景的应用、POI图文理解、街景分析）、决策优化与规划（路径规划、资源调度、基于LLM的复杂任务编排）
能结合业务需求判断技术投入的优先级，避免“为了用模型而用模型”
在算法层面，精通机器学习、深度学习及推荐系统核心范式，能够从协同过滤到Transformer、从双塔模型到图神经网络自如选型
在工程层面，具备大规模数据处理、模型服务化及MLOps全链路能力，能够将算法从实验环境推向生产系统
工程化与质量意识：深刻理解算法系统从Demo到生产之间的鸿沟，能主导设计算法服务的SLA体系（延迟、吞吐、准确率、容错），建立模型效果的持续监控与迭代机制
对RAG、Prompt Engineering、Fine-tuning等手段的适用边界有清晰判断，能指导团队在不同场景下选择性价比最优的技术方案
数据与评估体系：具备构建算法评估体系的能力，能定义核心指标（不只是离线指标，还包括线上业务指标），设计数据飞轮策略，推动数据质量与模型效果的正向循环
对数据标注的成本控制、标注方案设计、标注质量管控有实操经验
跨团队协作与影响力：具备优秀的跨团队沟通与技术影响力，能与产品、工程、业务方高效对齐需求与预期，能在技术分歧时做出有理有据的决策并推动落地
有在部门或公司层面推动技术标准制定、工具链建设或知识沉淀的经验
业务了解：能够将预测建模、增强分析与商业智能深度融合，实现从“描述发生了什么”到“预测将要发生什么”再到“决策如何干预”的智能跃迁
AI工具与研发效能：熟练使用AI编程工具（Cursor、Claude Code等）并能在团队中推广高效的AI辅助研发流程，关注团队的工程效能提升，推动代码质量、Review机制和CI/CD流程的持续改进
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术领域，深度参与大模型与Agent在地图场景的创新应用
- 大平台资源丰富，算法落地场景广阔，业务价值直接
- 管理岗位机会，锻炼团队领导与战略规划能力
- 技术与商业结合紧密，推动智能化转型
- 技术复杂度高，需持续跟进前沿发展并平衡创新与实用性
- 跨团队协作多，沟通协调与需求对齐要求高
- 适合拥有深厚算法背景、丰富项目经验及管理潜质，对地图AI和智能交通有热情，追求技术深度与业务影响力的求职者
缺点 / 挑战
- 生产环境落地压力大，需优化成本效率并确保系统稳定性
角色解读
- 技术专家方向：深化大模型与AI前沿技术研究，成为领域技术权威
- 高级管理方向：负责更大规模技术团队或业务部门，参与公司级技术决策
- 行业影响方向：推动地图AI技术标准，在智能交通领域建立影响力
- 制定大模型算法团队的技术战略和中长期规划，主导从0到1的技术方向建设
- 负责大模型、Agent及空间智能等前沿技术的研发与生产环境落地，优化算法系统性能
- 管理算法团队（5人以上），推动跨团队协作与技术标准制定
- 构建算法评估体系，推动数据质量与模型效果的持续迭代
- 大模型与Agent系统的深度实践与架构设计能力
- 空间智能、多模态理解等算法技术的研发与指导经验
- 算法团队管理、跨部门沟通及技术影响力
- 工程化落地、MLOps全链路及成本优化能力
申请策略
- 研究高德地图的AI技术方向与业务痛点，准备针对性解决方案
- 了解阿里集团的技术文化与协作模式，展示适应性与影响力
- 突出主导的算法项目从0到1落地案例，量化业务指标提升或成本优化成果
- 强调团队管理经验与跨部门协作实例，展示技术领导力
- 展示顶会论文、开源项目或技术博客在AI/NLP领域的影响力
- 体现对大模型、Agent技术的深度理解及工程化实践
- 深入学习空间智能与地理知识图谱相关算法，了解地图领域技术栈
- 关注LLM与Agent在垂直行业的应用进展，掌握RAG、Prompt Engineering等工程化手段
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出个人决策与量化结果
- 结合具体项目经验，展示系统思维、技术选型逻辑与业务价值创造
- 强调方法论与持续优化，体现技术深度与管理能力
- 如何制定大模型算法团队的技术路线图？请结合业务目标说明
- 请分享一个主导的Agent系统架构设计案例，遇到的最大挑战及解决方法
- 如何评估和优化算法系统在生产环境中的成本效率？
- 如何推动跨团队的技术标准制定与落地？
- 对地图领域大模型应用有哪些创新见解？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
基于高级别算法管理岗位要求及北京市场定位，薪资竞争力较强，能提供较好的经济回报。
薪资信号偏高 (3.5千–6.5万/月)
成长发展
90较高
涉及前沿大模型技术与团队管理，提供显著的技术成长、项目经验积累与职业晋升机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、空间智能、多模态理解、决策优化
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
未明确提及办公模式与工作强度，生活平衡状况待确认，可能存在一定压力。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
推动地图AI技术发展与智能交通创新，具有较高的社会价值与行业前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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