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团队定位 负责把海量轨迹（重卡北斗、出租车、行车记录仪、B 数据、豆包车机轨迹）变成可用的实时路况，以及把"路上发生了什么"（拥堵、事故、施工、封路、管制）实时挖掘出来——是动态交通的发动机，也是驾车体验差异化的关键。M0 高速 + 一线城市主干道路况基本可用，M1 启动事件挖掘，M2 进入车道级路况、15-60min 短期预测与多源事件融合体系。 工作职责 1、海量轨迹清洗与Map Matching（HMM/数据驱动方案），路段速度聚合、四级拥堵分级、5min2min路况实时计算； 2、多源融合（FCD+车机+记录仪+To B数据+滴滴成品路况）与路况标定方法论：置信度加权与冲突仲裁，跨城市标定一致性； 3、路况冷启动与短期预测：新接入城市先验推断（路网拓扑+形态+临近城市迁移），15-60min时空GNN短期预测，路况质量评测系统建设（独立于覆盖率/延迟，看准确率）； 4、事件挖掘与全生命周期管理：拥堵/事故/施工/封路/管制的发现验证推送衰减归档； 5、行车记录仪图像识别事件（DVR数据驱动）：事故、施工锥、封路标识、临时管制牌的计算机视觉检测与定位； 6、多源事件融合与下游联动：UGC+政府+交管+媒体+算法挖掘的统一事件主键、可信度评估与去重；事件触发重新规划路径，无To C端流量时的事件来源补强方案（豆包早期重要课题）。 任职要求 1、计算机/GIS/机器学习/信号处理/计算机视觉相关专业，硕士学位及以上，3年以上时空数据挖掘相关工作经验； 2、有时空数据挖掘/轨迹挖掘/路况建模/事件挖掘/异常检测任意一类的实战经验； 3、路况方向：熟悉Map Matching主流算法（HMM、ST-Matching、深度学习方案），能处理稀疏/异质数据源；熟悉GNN/Transformer时序模型者优先（路况预测方向）； 4、事件方向（计算机视觉必备）：熟悉目标检测主流算法（YOLO/DETR/DINO系列），有处理弱标注/众包数据的经验； 5、熟练流式计算栈（Flink/Spark Streaming/Kafka）与海量数据栈（HDFS/Hive/ClickHouse/Doris中的多种），能从0搭建端到端pipeline； 6、工程意识强：准确率与召回率的工业级权衡，能对接产品形态。 加分项 在高德 / 百度 / TomTom / HERE / INRIX / Google / Uber / 滴滴 / 物流厂商做过路况或交通事件挖掘核心。 处理过手机轨迹 / B 数据等高噪声源的经验。 有大规模图像事件识别工业落地经验（DVR、监控视频、街景）。 熟悉事件知识图谱 / NLP 在事件抽取上的应用。 路况真值数据集（人工实测、视频 GT、竞品对标）建设经验。 有 UGC 治理 / 众包数据质量管理经验。 发表过 SIGSPATIAL / KDD / TITS 路况 / 事件相关 paper。
2026-06-02 12:15
IP属地：北京
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硕士3-5年导航算法定位算法导航定位路径规划
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