了解APP平台业务中心
APP平台业务中心，致力于在驾车出行、公共出行、骑行步行等各类出行场景中，为用户提供卓越的出行体验。我们紧密聆听用户的声音，运用尖端科技不断攻克行业难题，已成功实现红绿灯倒计时、精细的车道级导航、盲区安全预警、奇境MAX和智能语音播报等功能。与此同时，我们正在引领用户踏入数字孪生世界，融汇最尖端AI技术，不断突破人、空间与时间互动的界限，展现时空地图的无限潜力。
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为什么加入我们？
·加入我们，开启你的未来之旅！
·深入行业顶尖APP底层开发，
·让你的代码触达世界；
·为全球用户打造安全便捷的出行体验；
·探索新机遇，引领出行行业变革；
·颠覆传统边界，定义下一代智能地图。
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我们在寻找这样的你
·极客：以代码为刃的极客，用扎实的数学根基与工程能力，将论文里的公式变成地图中的导航奇迹。
·探索：痴迷于“Why"的探索者，对AI如何解码城市脉搏充满狂热，愿为极致体验死磕到底。
·自驱：永不满足的突破者，自我驱动力撕掉不可能的标签。
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算法招聘方向
多模态、AIGC应用算法、大模型、语音合成、视频生成、机器学习
众多AI研究课题等待你的加入
课题1:下一代全双工端到端语音对话大模型
随着人工智能技术的快速发展，语音对话系统在多个领域得到了广泛应用，如智能助手、客户服务、医疗咨询等。传统的语音对话系统通常采用分阶段处理的方式，包括声学模型、语言模型和对话管理模块，这不仅增加了系统的复杂性，还限制了其性能。本课题旨在研究和开发一种全双工端到端语音对话大模型，该模型能够直接从原始音频输入生成自然流畅的对话响应，同时支持实时交互，即全双工的语音到语音的对话系统。
课题2:红绿灯调控的大模型应用研究
针对城市交通拥堵问题，传统红绿灯配置非常依赖经验，缺少全局和实时的视角。本项目希望利用大模型的知识和深度推理能力，结合高德全局的红绿灯数据、实时和历史交通流量等信息，实现红绿灯调控的优化，提升路口通行效率，减少车辆等待时间与碳排放。
课题3:出行规划大模型
大模型在通用领域的智能化水平持续提升，但是其在地图出行领域的应用仍然存在着比较大的挑战。地图出行领域的垂类域内数据量庞大，数据结构复杂，并且相关应用要求大模型具备强大的空间推理能力。现有大模型往往存在着虚构POI和空间理解关系错乱的问题，无法为用户制定个性化、复杂的出行规划。本课题聚焦出行规划应用，通过领域数据后训练、空间语义对齐、强化学习等技术路径，重点突破大模型的时空推理出错、地理信息幻觉和个性化适配问题，满足用户的复杂出行与日程规划需求。
课题4:端到端全场景融合定位技术
在智能出⾏和空间智能时代，精准的定位技术是连接虚拟与现实的核⼼纽带。作为⾼德地图技术创新的重要⽅向之⼀，本课题旨在通过深度学习技术的全⾯赋能，推动定位技术从传统算法驱动向数据驱动、模型驱动的全新范式演进。我们希望构建⼀个⾯向全场景的统⼀融合⼤模型，实现技术升级和数据闭环，通过端到端深度学习模型化升级，构建⼀套全场景统⼀的定位技术框架，显著提升定位精度、鲁棒性和场景适应性；充分发挥⾼德地图的海量⽤户数据优势，构建数据驱动的定位技术闭环，形成“数据-模型-优化”的良性循环。系统性地解决当前定位技术⾯临的场景碎⽚化、误差累积以及复杂环境适应性不⾜等问题，为⽤户提供更加精准稳定和智能化的定位体验。
课题5:面向复杂交通路网路况预测的时空大模型研究
时空大模型将前沿的多模态大模型设计思路和时空大数据融合，作为人工智能领域的前沿方向，在提升跨模态数据分析能力、优化决策支持系统及推动产业智能化转型等方面展现出显著潜力。其核心价值在于通过融合车辆轨迹、路况、车流量、文本、图像、视频等多模态数据，结合动态时空建模技术，实现对复杂场景的深度解析与预测。例如，在交通流量预测中，可以通过构建时空大模型，整合实时路况数据与历史交通影像，动态捕捉城市路网的时空演化规律。
课题6:图像以及视频生成的应用和研究
图像生成、视频生成、图像视频编辑以及可控生成技术成为内容创作和编辑、广告素材投放的重要能力。这些技术的应用使平台和商家能够充分利用AI智能创作的能力，可以根据用户的特性，生成个性化的素材或者内容，高效地产出多样性的视觉效果，从而带来了巨大的商业价值。
课题7:多模态大模型的训练和推理研究
多模态大模型旨在融合视觉和文本数据，实现跨模态理解与生成。通过共同训练图像和文本，提高模型在图像描述、图文匹配等任务中的表现。该技术具有广泛应用潜力，有助于实现更智能化的人工智能系统。
工作地点：北京
投递方式：
