高德地图
高德-算法专家（内容理解方向）-LLM内容理解-信息业务中心
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发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Agent开发
Pytorch
Rag
Sft
信息抽取
多模态学习
大语言模型 (Llm)
知识图谱
自然语言处理 (Nlp)
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI技术栈、高成长潜力、大厂平台，但工作强度可能较高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比机器学习工程中位数高
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 280 个在招 · 其中机器学习工程 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · 机器学习工程 · 约 580 个在招
职位详情
关于这个职位
负责高德地图内容理解能力建设，基于大语言模型和多模态模型对POI、商户等内容进行语义理解和知识挖掘
建设面向内容生产与治理的Agent能力，推进大模型在地图业务中的训练、微调和应用，推动研究成果转化为实际产品价值
最低要求
计算机科学、人工智能、机器学习、自然语言处理或相关专业硕士及以上学历
具有3年以上自然语言处理、内容理解、多模态学习或大模型应用相关经验，具备复杂业务问题的分析和落地能力
熟悉大语言模型核心技术，包括Transformer、Prompt Engineering、SFT、RAG、模型评测等
具有Agent或多Agent系统建设经验者优先
熟悉文本、图像及多模态内容理解方法，在信息抽取、文本分类、语义匹配、内容生成、知识挖掘或图文理解等方向具备实践经验
熟练使用Python以及PyTorch等深度学习框架，具备大规模数据处理、模型训练、推理优化和线上服务经验
具备优秀的问题分析、跨团队协作和沟通能力，能够从用户与业务价值出发推动项目落地
工作职责
负责高德地图内容理解能力建设，基于大语言模型和多模态模型，对POI、地点、商户、图片、评价、榜单等内容进行语义理解、信息抽取、分类打标、质量判断与知识挖掘
建设面向内容生产与治理的Agent能力，探索任务规划、工具调用、多Agent协作、自反思和自动评测等技术，打通数据发现、内容理解、问题识别、结果验证与持续迭代链路
推进大模型在地图业务中的训练、微调和应用，包括Prompt优化、SFT、偏好优化、RAG、知识增强、模型蒸馏及大小模型协同，提升复杂场景下的理解与推理能力
跟踪大模型、多模态理解及Agent领域的前沿进展，将新技术与地图业务问题结合，推动研究成果转化为实际产品和业务价值
与产品、数据、搜索、推荐及工程团队紧密协作，深入理解用户需求和业务目标，推动内容理解能力在多个业务场景中规模化应用
优先资格
● 有POI、地图搜索、本地生活、推荐系统或知识图谱相关经验
● 有Agent工作流、自动评测、AutoResearch或数据闭环建设经验
● 有大规模LLM训练、推理加速、模型压缩或成本优化经验
● 在NLP、多模态、大模型或Agent方向发表过高质量论文，或有开源项目及行业落地成果
● 具备良好的英文论文阅读和技术交流能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI前沿领域，接触海量真实业务数据，平台资源雄厚，技术影响力大
- 业务场景复杂，需平衡算法效果与工程性能，竞争激烈，对综合能力要求极高
- 具备深厚NLP/多模态理论基础，且有大规模模型落地经验的资深算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向AI架构师、首席科学家或技术管理方向发展，深耕垂直领域大模型应用
- 利用LLM和多模态技术解决地图POI、商户内容的语义理解和知识挖掘问题
- 精通Transformer架构、SFT/RAG等大模型微调技术，具备Python/PyTorch工程落地能力
申请策略
- 关注高德地图在LBS领域的最新AI应用案例，准备针对具体业务痛点的解决方案思路
- 突出LLM微调、Agent构建、多模态理解的实战项目，强调业务指标提升
- 深入理解RAG、SFT最新进展，补充Agent工作流设计和模型推理优化技能
面试指南
- 采用STAR法则，重点阐述背景、技术选型依据、遇到的核心难点及量化成果
- 请介绍你主导过的最大规模LLM微调项目及其挑战
- 如何设计一个多Agent协作系统来解决复杂的内容治理问题？
- 在资源受限情况下，如何进行模型蒸馏和推理加速？
- 复习Transformer底层原理，准备1-2个深度参与的LLM落地案例，了解高德地图业务逻辑
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
作为已上市大型科技公司的高阶技术岗位，提供具有竞争力的薪酬包和完善的福利体系。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–7.0万/月）
成长发展
95较高
岗位直接涉及LLM、Agent等最前沿技术，且处于快速迭代的AI应用领域，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、多模态、RAG、SFT、Transformer
业务类型profit_center
工作生活
50较低
互联网大厂核心研发岗，通常工作节奏较快，JD未明确提及弹性工作或WLB保障。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
通过提升地图内容理解能力，改善用户出行体验，具有一定的社会实用价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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