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美团大模型应用和智能体技术 算法工程师

社招全职2年以上核心本地商业-基础研发平台地点:北京 | 上海状态:招聘

任职要求


1. 计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历,两年以上大模型、智能体或相关领域研发经验。
2. 具备扎实的大模型训练和调优背景,熟悉主流的大语言模型(Deepseek、Qwen、Llama等)及其他开源模型。
3. 在以下至少一个领域有深入研究和实践经验:
 - 长文本理解、生成和处理
 - 问答系统、知识图谱
 - 深度推理、逻辑和数学推理
 - Function Call、工具调用
 - Agent模型、多智能体系统
4. 熟练掌握机器学习深度学习的理论知识,熟悉常用的算法和模型。
5. 精通至少一种深度学习框架(如TensorFlow, PyTorch),并具备良好的编程能力(Python, C++等)。
6. 具备优秀的算法设计和实现能力,能够独立完成算法的需求分析、方案设计、代码实现和效果评估。
7. 具备良好的团队合作精神和沟通能力,能够与产品、工程团队高效协作。
8. 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。

具备以下条件优先
1. 能够主动推进技术方案的落地,并能根据实际效果进行迭代优化。
2. 能够结合业务需求进行技术选型和方案设计,对业务和用户有主动思考。
3. 具备良好的项目管理能力、沟通协调能力和解决问题的能力。

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应用研发,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. 深入研究并优化大模型在长文本理解、生成方面的效果和性能,推动相关技术在实际业务中的应用。
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。
包括英文材料
学历+
大模型+
Llama+
AI agent+
机器学习+
深度学习+
算法+
TensorFlow+
PyTorch+
Python+
C+++
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校招J1001

1、从事大模型智能体(LLM Agent)的研究; 2、为大模型设计新的记忆系统、工具利用、环境交互、规划、反思等机制,探索复杂任务中的强化学习方法,扩展大模型解决复杂问题的能力边界; 3、开发和优化智能创作Agent,提升其指令遵从能力、安全性和创作能力,打造行业领先的智能创作Agent; 4、前沿算法技术的持续跟踪和创新,包括但不限于代码生成、视频创作、多智能体系统、强化学习、数据合成等领域; 5、参与孵化与智能体技术相关的新产品。

更新于 2025-08-14
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1、从事大模型智能体(LLM Agent)的研究; 2、为大模型设计新的记忆系统、工具利用、环境交互、规划、反思等机制,探索复杂任务中的强化学习方法,扩展大模型解决复杂问题的能力边界; 3、开发和优化智能创作Agent,提升其指令遵从能力、安全性和创作能力,打造行业领先的智能创作Agent; 4、前沿算法技术的持续跟踪和创新,包括但不限于代码生成、视频创作、多智能体系统、强化学习、数据合成等领域; 5、参与孵化与智能体技术相关的新产品。

更新于 2025-06-24
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社招5年以上D8039

1. 大模型垂域应用系统的整体架构及业务链路设计,包括但不限于系统设计、算法工程、AIGC应用搭建等; 2. 应用大模型、向量数据库、知识检索、MCP、A2A、 Function calling 等技术,构筑包含 Prompt智能填充、复杂任务规划、大小模型异构调度、数据沉淀和管理的 Agent 平台,用于在游戏开发过程中的能力提效 和游戏智能NPC的开发; 3. 和模型算法同学一起,通过算法和架构结合,改进算法的效果,保证能力的稳定性,降低技术成本; 4. 跟踪最新的智能体技术研究和进展,并在游戏 AI 领域进行创新性探索。

更新于 2025-06-12
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社招3年以上技术类-算法

1. 负责核心机器学习、深度学习的技术攻关,并编写/指导编写数据挖掘产品的核心代码,和产品组配合完成模型质量的评测并上线,持续进行业务效果闭环优化; 2. 可以基于开源LLM以及多模态大模型,通过SFT、COT、Prompt优化等技术持续优化大模型应用能力;可制定依赖RAG的Agent智能体构建,实现算法效果提升; 3. 基于大规模异构资料(文本、图像、位置)等多种模态资料进行大模型的预训练,构建属于POI业务特色的预训练模型,以及子任务应用和RLHF等闭环优化; 4. 运用机器学习、深度学习、大模型、Agent等AI算法,改善POI数据质量以提升亿级别用户的出行和信息体验。

更新于 2025-07-25