OPPO算法工程师（大模型/智能体方向）

1、业务介绍： 负责顺丰统一AI和智能体基础设施建设，打造行业领先的AI中台和AI生态。 2、岗位内容： 深度参与顺丰内部智能体项目，通过AI技术落地应用并且提升业务效果。 3、研究内容： （1）参与大模型技术研发与优化，深入探索大模型（如LLM、多模态模型）的核心算法，包括预训练、微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）、RAG（检索增强生成）等技术，优化模型效果与性能； （2）负责大模型在垂直领域的应用开发，包括但不限于智能问答、AIOps、AI Coding等场景，推动技术成果转化为实际生产力。

团队介绍 高德交通智能部 —— 我们是高德地图的硬核极客天团。过去四年，我们持续解锁交通科技树： 2022年 红绿灯倒计时黑科技 2023年 鹰眼预警 2024年 AI领航 2025年 交通大模型TrafficVLM全面落地 在这里，技术不止于代码，更在于重塑千万用户的出行体验。我们正在寻找对AI前沿充满热情、敢于用大模型重构算法范式的同路人。 岗位职责： 大模型后训练优化：负责大模型的全链路后训练（SFT、偏好对齐、强化学习等），提升模型在复杂交通场景与通用推理任务中的理解力、规划力与泛化能力。 智能体（Agent）架构与落地：设计并实现基于大模型的智能体系统，涵盖任务分解、工具调用（Function Calling）、记忆管理与多智能体协同，驱动交通业务自动化决策与执行。 大模型辅助算法研发：探索LLM在时空序列建模、交通预测与推理等算法研发全流程中的赋能路径，通过Prompt工程、基线代码/实验脚本生成、自动化实验追踪、数据构造辅助等手段，加速算法探索、迭代与验证，构建AI-native的算法研发范式。 评估体系与持续迭代：建立面向大模型与Agent的专项评估指标与自动化测试平台，结合线上业务反馈进行持续优化，保障技术落地效果与稳定性。

1. 学术成果转化：将公司在多模态大模型、视觉理解、智能体等方向的技术积累整理为高质量学术论文（顶会/顶刊）及发明专利 2. 预研探索：跟踪前沿进展，在以下一个或多个方向开展预研工作： - 目标检测与视觉感知（2D/3D 检测、分割、跟踪） - 多模态视觉理解（VLM、图文推理、视觉问答） - 智能体规划与决策（Agent Planning、Tool Use、多步推理） 3. 原型验证：设计并实现算法原型，完成实验评估与技术报告撰写 4. 技术协作：与工程团队协同，推动预研成果在产品中的落地验证

美团基础研发平台，作为公司的核心技术平台，致力于“零售+科技”的战略发展。我们专注于智能体构建、大模型推理、多模态训练等核心技术，并通过FRIDAY模型工厂与应用工厂，为业务提供稳定、安全、易扩展与技术先进的平台技术和技术能力。我们聚焦于大模型和智能体的前沿算法研究和应用落地，致力于将先进的人工智能技术转化为实际的业务价值。 我们真诚邀请你加入我们，共同推动技术发展，创造行业价值。 1. 负责大模型在业务场景下关键能力的提升，包括但不限于知识和指令遵循、分析诊断、深度推理、反思和评估等能力的优化和落地。 2. 深入理解商家服务和经营分析等业务场景，通过任务抽象，能够提炼出这些核心场景的系统性优化方向，提升B端应用的核心价值和体验，赋能行业升级。 3. 研发和优化智能体的function call、多智能体间协调，使其能够高效、准确地调用内部和外部工具，扩展智能体的应用边界。 4. 结合自主Agent的理念，探索和优化模型的能力边界，推动模型在复杂任务上的表现。 5. 与工程团队紧密合作，推动算法模型的工程化落地，包括模型压缩、加速、部署和监控等环节。 6. 跟踪业界前沿技术，结合业务需求进行预研和技术储备，保持团队的技术竞争力。