职位亮点
直面海量真实业务数据:用户行为日志、高精轨迹、多源道路图像
聚焦行业*前沿:路径规划与推荐、终点引导点、交通感知与ETA、普精/高精定位、地图智能体
产出有行业影响力的成果:技术白皮书、Demo/PoC、专利/论文、内部方法论与指标体系
你将负责
1. 核心方向前沿技术调研与方法创新
路线方向:跟踪前沿技术在路径规划上的应用,调研新技术驱动路线规划算法升级与效果提升,包含但不限 A/ALT/CH/CRP/CCH 等算法改造与多路线排序构建。
终点方向:以多模态大模型赋能终点服务,搭建引导点挖掘与评估体系,融合多模态信号实现场景自适应推荐;调研多模态大模型在空间场景理解的前沿技术,制定并推动技术验证方案。
交通方向:依托大模型优化交通感知与 ETA,提升事件识别精度,构建 ETA 建模体系并校准;调研大模型在交通事件预测的应用及 ETA 新技术,输出调研分析与落地建议。
定位方向:调研前沿技术对与定位系统的效果提升,包含GNSS/RTK/PPP、IMU/视觉融合、高精车道级定位、误差建模等方向,融合多源信号实现误差补偿与车道级定位,推动成果向产品转化。
智能体方向:构建大模型驱动的智能体体系,实现工具编排自动化与多轮对话优化,搭建安全评测体系;跟踪智能体领域前沿,调研推理优化方案,制定技术引入 roadmap。
2. 工作产出
搭建可复现的PoC/试验流水线,离线回放与仿真,在线小流量灰度与A/B
输出技术白皮书、案例研究与可视化Demo,参与顶会/行业会议投稿与专利布局
内部分享与方法论沉淀,推动落地与规模化复用
我们希望你具备
学历背景:计算机/电子工程/自动化/交通工程/地理信息/数学等相关专业,硕士/博士优先,优秀本科亦可
编程与工程:扎实的数据结构与算法,熟练Python/C++,熟悉PyTorch/TensorFlow/Paddle;具备数据工程能力(Spark/Hadoop)
算法基础(可选,加分项):图算法与*短路、时空预测/GNN、SLAM/传感器融合、NLP/对话系统或大模型 Agent、大模型微调/推理性能优化
科研与落地:能将SOTA转化为可运行原型,具备严谨的实验设计、指标与复现实践
沟通协作:自驱、好奇、善于结构化表达与跨团队协同
加分项
顶会/期刊论文、专利、开源项目/数据集维护者
大规模轨迹/路网/遥感/道路场景项目经历
你将获得
一线导师制与跨学科联合指导,接触真实业务挑战
充足算力与数据资源支持,明确的技术成长路径
具有行业影响力的成果背书与转正/推荐信机会