美团LongCat - 高性能算子 AI 工程师
任职要求
1. 有扎实的计算机理论基础；熟练掌握常用数据结构和算法； 2. 熟练掌握CUDA编程、GPU架构，或具备国产AI设备编程经验者优先； 3. 熟悉AI模型高性能kernel开发，具备G…
工作职责
1. 参与超大规模的 AI 大模型训练、推理平台建设，聚焦大模型场景高性能算子、模块研发。 2. 负责研发大模型场景下“高性能训推算子模块”，提升大模型平台MFU/MBU。具体包括：a) 基于AI硬件深度理解，针对美团大模型场景研发创新性高性能模块；b) 协同框架算法设计研发平台训推技术方案；c) 调研分析业界最前沿技术方案，等等。 3. 参与搜广推场景模型训练推理核心模块研发，手段包括且不限于：AI编译器，DSL，专家级优化。
1.针对大模型Coding场景，拆解代码生成、代码补全等核心能力，建立科学的代码标注和评测体系。 2. 主导代码标注资源管理与数据构建，确保数据质量和一致性，支持coding智能体训练、评测。 3. 设计自动化数据合成及清洗方案，实现规模化高质量数据生产。 4. 监测模型效果，输出系统化分析报告，持续优化数据方案。
在 LongCat 基座大模型团队，参与探索具身智能基础模型的架构和范式，从系统架构、数据策略、模型结构、训练策略等角度切入，参与算法研究、系统工程和数据工程，打造具有更强能力和更高潜力的基座模型。包括： 1. 多源数据的合成和处理，包括：egocentric video 数据、仿真数据、UMI 采集数据、真机遥操作数据等 2. 具身智能系统的架构设计，Agent 系统、大小脑和 Monitor 等多层次结构 3. 模型泛化性探索：无需额外训练实现跨本体多任务；基于少量演示数据作为上下文，增强模型能力；基于自动探索，在线学习新技能。 4. 模型全流程，预训练、mid train、SFT、强化学习、部署和评测等 同时参与具身智能方向的前沿研究，可根据个人背景和研究兴趣选择以下方向之一深入推进： 1. 具身智能模型、数据、训练方法和系统等相关的设计 2. 仿真环境内的轨迹自动化生成方法（数据引擎/合成数据） 3. egocentric video 数据的有效使用 4. 基于多模态大模型的泛化具身智能 Agent 系统研究 5. 模型泛化性研究和主动探索研究 6. 其他你坚信路线正确的具身智能前沿方向
负责围绕AI大模型算法的认知分析的研究工作，具体工作内容包括但不限于： 1. 深入理解大规模语言模型的模型结构、训练过程以及评测方式，根据模型的训练过程以及评测结果，对大语言模型存在的问题进行研究。 2. 深度参与通用生产力在claude code/OpenClaw等场景下的基座模型能力优化迭代，设计具有长路径、多步骤交互特征的评测任务集，实现从“单次问答”到“闭环任务”的评测转型。 3. 探索长周期下Agent在复杂任务的能力边界，涵盖工具调用、决策规划和记忆管理等方向，对前沿评测范式如基于沙盒环境的动态评测和多agent协同效率等进行深入研究.
负责围绕AI大模型的模型评测与模型研究工作，具体工作内容包括但不限于： 1. 深入理解大规模语言模型的模型结构、训练过程以及评测方式，根据模型的训练过程以及评测结果，对大语言模型存在的问题进行研究。 2. 深入分析模型效果不符合认知的异常，根据具体的异常制定完善的研究策略，通过对比、归纳等方法，产出研究分析结论，探索突破性的优化方案，带来模型效果的迭代和突破。 3. 构建Data-Centric的数据-训练-评测闭环，探索研究包括但不限于下列方向：大模型数据、模型的Scaling Law，研究数据配比、加入方式与时机等对模型效果的影响。 4. 追踪大模型方向的前沿进展，积极主动地学习和探索新数据分析、模型训练以及模型评测方法。 5. 与各相关部门保持良好沟通，深度参与大模型预训练、SFT、RLHF和评测等阶段，共同推动大模型持续优化。