主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：大模型与生成式算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "大模型算法实习生-高德打车",
"job_level": "实习",AI生成
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"location": "北京",
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"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_description": "高德提供电子地图和导航服务。"
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"degree": "ꔷ 统招硕士及以上学历",
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"responsibilities": "业务丰富，技术领先\n高德打车算法团队深度赋能打车业务全链路，涵盖 用户增长、风控、服务管控、路线与上下车点推荐、ETA 预估、智能客服 等核心场景。多样化的业务挑战为算法创新提供了广阔的发挥空间，团队已在 AI 顶级会议发表成果。\n精英阵容，国际视野\n团队成员来自泰晤士世界大学排名 Top 10 的高校，以及美国常青藤、清华、北大等顶尖院校，兼具国际化背景与一流技术视野。\n持续成长，共享共进\n团队每周固定进行技术分享，氛围开放、互助友好；除了解答算法与工程难题，资深同事还会分享项目经验，并传授业务理解与问题解决的方法论，助你快速成长。\n我们正在寻找相关专业的优秀实习生，一同探索前沿大模型技术在共享出行领域的深度应用，共同攻克业界难题，优化产品体验。\n在这里，你将运用大模型、强化学习、深度学习等先进技术处理海量数据，推动用户体验优化与平台效率提升，主要包括：\n1. 行程问题智能处理：构建并优化模型，识别司乘纠纷、费用异常、服务质量波动、安全风险、客诉等多类行程问题，并实现自动化处理方案。\n2. 前沿技术落地：将多模态大模型及相关技术（PE、SFT、DPO、RAG、AI Agent、Agentic RL、AIGC 等）应用于业务场景，显著提升算法效果与业务指标。\n3. 问题建模与解决：将业务场景中的复杂问题抽象为数据建模或科学研究课题，提出可行解决方案并高质量落地。\n在这里，你的算法将直接服务全国数亿级用户，带来真实而深远的影响；你能接触到前沿大模型、多模态、强化学习等核心技术，并与顶尖同事共创，在开放包容的创新氛围下，发挥AI创造力。",
"requirements_text": "学历背景\nꔷ 统招硕士及以上学历，计算机、统计学等相关专业优先。\n算法能力\nꔷ 扎实的数据结构、机器学习、深度学习基础\nꔷ 熟悉树模型、深度学习、NLP/CV算法、强化学习、LLM大模型、多模态大模型等方法\n工程能力\nꔷ 精通 Python，熟悉 PyTorch、TensorFlow、sklearn 等工具 \nꔷ 掌握大规模数据处理技术（Hadoop / Hive / Spark 等），有实际项目经验\n加分项\nꔷ 对出行行业充满热情 \nꔷ 具备良好的跨团队沟通与协作能力 \nꔷ 有较强的业务理解力与落地执行力",
"skills": [AI生成
"Python",
"Spark",
"Hadoop",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
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"自然语言处理",
"数据结构",
"大语言模型"
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"fulltext": "大模型算法实习生-高德打车\n大模型算法实习生-高德打车\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-06-01 - 2030-01-01\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴研究型实习生\n工作地点：北京\n\n职位描述\n业务丰富，技术领先\n高德打车算法团队深度赋能打车业务全链路，涵盖 用户增长、风控、服务管控、路线与上下车点推荐、ETA 预估、智能客服 等核心场景。多样化的业务挑战为算法创新提供了广阔的发挥空间，团队已在 AI 顶级会议发表成果。\n精英阵容，国际视野\n团队成员来自泰晤士世界大学排名 Top 10 的高校，以及美国常青藤、清华、北大等顶尖院校，兼具国际化背景与一流技术视野。\n持续成长，共享共进\n团队每周固定进行技术分享，氛围开放、互助友好；除了解答算法与工程难题，资深同事还会分享项目经验，并传授业务理解与问题解决的方法论，助你快速成长。\n我们正在寻找相关专业的优秀实习生，一同探索前沿大模型技术在共享出行领域的深度应用，共同攻克业界难题，优化产品体验。\n在这里，你将运用大模型、强化学习、深度学习等先进技术处理海量数据，推动用户体验优化与平台效率提升，主要包括：\n1. 行程问题智能处理：构建并优化模型，识别司乘纠纷、费用异常、服务质量波动、安全风险、客诉等多类行程问题，并实现自动化处理方案。\n2. 前沿技术落地：将多模态大模型及相关技术（PE、SFT、DPO、RAG、AI Agent、Agentic RL、AIGC 等）应用于业务场景，显著提升算法效果与业务指标。\n3. 问题建模与解决：将业务场景中的复杂问题抽象为数据建模或科学研究课题，提出可行解决方案并高质量落地。\n在这里，你的算法将直接服务全国数亿级用户，带来真实而深远的影响；你能接触到前沿大模型、多模态、强化学习等核心技术，并与顶尖同事共创，在开放包容的创新氛围下，发挥AI创造力。\n\n职位要求\n学历背景\nꔷ 统招硕士及以上学历，计算机、统计学等相关专业优先。\n算法能力\nꔷ 扎实的数据结构、机器学习、深度学习基础\nꔷ 熟悉树模型、深度学习、NLP/CV算法、强化学习、LLM大模型、多模态大模型等方法\n工程能力\nꔷ 精通 Python，熟悉 PyTorch、TensorFlow、sklearn 等工具 \nꔷ 掌握大规模数据处理技术（Hadoop / Hive / Spark 等），有实际项目经验\n加分项\nꔷ 对出行行业充满热情 \nꔷ 具备良好的跨团队沟通与协作能力 \nꔷ 有较强的业务理解力与落地执行力\n\n在招业务\n高德地图\n业务丰富，技术领先\n高德打车算法团队深度赋能打车业务全链路，涵盖 用户增长、风控、服务管控、路线与上下车点推荐、ETA 预估、智能客服 等核心场景。多样化的业务挑战为算法创新提供了广阔的发挥空间，团队已在 AI 顶级会议发表成果。\n精英阵容，国际视野\n团队成员来自泰晤士世界大学排名 Top 10 的高校，以及美国常青藤、清华、北大等顶尖院校，兼具国际化背景与一流技术视野。\n持续成长，共享共进\n团队每周固定进行技术分享，氛围开放、互助友好；除了解答算法与工程难题，资深同事还会分享项目经验，并传授业务理解与问题解决的方法论，助你快速成长。\n我们正在寻找相关专业的优秀实习生，一同探索前沿大模型技术在共享出行领域的深度应用，共同攻克业界难题，优化产品体验。\n在这里，你将运用大模型、强化学习、深度学习等先进技术处理海量数据，推动用户体验优化与平台效率提升，主要包括：\n1. 行程问题智能处理：构建并优化模型，识别司乘纠纷、费用异常、服务质量波动、安全风险、客诉等多类行程问题，并实现自动化处理方案。\n2. 前沿技术落地：将多模态大模型及相关技术（PE、SFT、DPO、RAG、AI Agent、Agentic RL、AIGC 等）应用于业务场景，显著提升算法效果与业务指标。\n3. 问题建模与解决：将业务场景中的复杂问题抽象为数据建模或科学研究课题，提出可行解决方案并高质量落地。\n在这里，你的算法将直接服务全国数亿级用户，带来真实而深远的影响；你能接触到前沿大模型、多模态、强化学习等核心技术，并与顶尖同事共创，在开放包容的创新氛围下，发挥AI创造力。\n学历背景\nꔷ 统招硕士及以上学历，计算机、统计学等相关专业优先。\n算法能力\nꔷ 扎实的数据结构、机器学习、深度学习基础\nꔷ 熟悉树模型、深度学习、NLP/CV算法、强化学习、LLM大模型、多模态大模型等方法\n工程能力\nꔷ 精通 Python，熟悉 PyTorch、TensorFlow、sklearn 等工具 \nꔷ 掌握大规模数据处理技术（Hadoop / Hive / Spark 等），有实际项目经验\n加分项\nꔷ 对出行行业充满热情 \nꔷ 具备良好的跨团队沟通与协作能力 \nꔷ 有较强的业务理解力与落地执行力",
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