岗位职责（具体工作内容） 打车场景下，上下车点推荐是指在用户发单前，系统根据用户的历史行为、环境信息，为用户推荐最合适的上下车位置。合理的上下车点有助于司乘高效碰面，甚至关系司乘的安全。上下车点推荐是典型的线上-线下的业务场景。 1、通过机器学习、深度学习优化上车点推荐系统（推荐乘客最理想的上下车位置），减少接驾时间，降低司乘沟通成本，提升用户出行体验，主要参与特征工程和多任务、多场景，特征交互等模型优化 2、现实物理世界结构复杂，从二维的物理平面到路网的拓扑，需要有效的组织各类地理元素、构建场景特征，探索CNN、GRAPH等各类表征学习的方案。 3、行为和内容的融合，在地理领域解决冷启动、用户需求多样性，都面临独特的挑战。 4、地图位置信息和大模型结合的创新研究探索。 任职资格（学历、目标院校、语言、技能、性格等要求） 有扎实的计算机基础、对深度学习，机器学习有一定了解。 熟悉Python、TensorFlow。 思维敏捷，有较强的钻研学习能力，较好的沟通能力和团队合作能力。 一周工作时间四-五天，至少能实习4个月