美团大模型应用后端工程师 - 智能体架构/开发
社招全职1年以上核心本地商业-基础研发平台地点:北京状态:招聘
任职要求
一年以上智能体系统或相关领域工程研发经验,参与过系统设计、开发、调优、部署等,计算机相关专业硕士及以上学历。 在多智能体系统、工具调用、思考能力等领域有深入研究经验。 在机器学习和深度学习有一定理论基础或学习热情,熟练掌握Java、Python、TensorFlow等主流框架。 宽广的技术视野,强烈的钻研精神,主观能动性和学习能力,适应快速变化的技术趋势,具备良好的团队合作精神和沟通技巧。 具备以下条件优先 对智能体系统、工具调用、规划反思有实操经验。 有AI Coding的经验,对全栈开发有强烈热情与实践经验。
工作职责
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、易扩展的平台技术和模型能力。 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。 负责多智能体系统的设计与开发,提升智能体在复杂环境中的协作和决策能力。 推进工具调用能力的研发,使智能体能够灵活调用外部工具和API,以扩展其功能。 开发智能体的思考能力,包括但不限于逻辑推理、规划、学习和自适应能力。 负责智能体产品解决方案的建设,推动算法在业务场景中的落地,赋能商家入驻、企业办公、风控合规、自动化测试等业务的智能化升级。 负责智能体服务部署落地全流程,以及构建流程自动化系统。
包括英文材料
系统设计+
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Everything you need to know about designing large scale systems.
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This complete system design tutorial covers scalability, reliability, data handling, and high-level architecture with clear explanations, real-world examples, and practical strategies.
学历+
机器学习+
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深度学习+
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Java+
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Python+
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中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
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Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
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This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
TensorFlow+
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Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
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This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
相关职位
社招D13917
针对快手大语言/多模态大模型的不同应用需求: 1、知识库构建与RAG应用:收集整理业务领域的核心信息,构建高效的知识库,开发并优化RAG应用,提升模型对特定领域知识的理解与生成能力; 2 、Prompt工程:针对不同的产品需求调优Prompt,确保LLM回答的可靠性和准确性; 3、Agent系统研发:研究并探索ReAct Agent和Multi Agent在复杂业务场景下的协作机制与智能决策; 4、效果监控与迭代:实施长期的实验计划,定期评估智能体性能,持续优化策略确保系统的稳定运行。
更新于 2025-07-17

社招后端开发
负责大模型应用系统的后端架构设计与开发,保障系统的高可用性、稳定性及可扩展性; 参与智能体(Agent)和垂直领域大模型应用的服务端研发,持续优化业务落地效果; 负责后端服务模块开发,包括接口设计、服务拆分、数据库建模等核心工作; 参与国产化大模型的系统适配与框架设计,提升服务的通用性与兼容能力; 协同算法、前端、测试等团队,确保系统按计划稳定上线,并解决客户现场技术问题; 持续关注大模型和工程技术的发展趋势,结合业务需求推进服务端架构和性能的优化。
更新于 2025-07-17
社招5-10年
岗位职责: 1.负责大模型智能体应用在物流场景的落地开发和实现; 2.设计和实现大模型智能体的架构,包括对话管理、意图识别、流程控制、服务中间件等; 3.负责大模型结合检索增强生成(RAG),多智能体等技术在业务场景中落地; 4.持续跟进大模型前沿技术、开源方案,推动适合的技术应用于生产,解决业务的实际问题; 5.对业务团队进行技术培训和指导,帮助他们更好地理解和应用 AI 技术。
更新于 2025-08-25