美团大模型与智能体算法工程师/专家
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. 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++…
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. 负责基于大模型在业务场景下关键能力的应用研发，包括基于大模型的BI数据、商家助手、多智能体等； 2. 深入理解本地生活服务业务场景，研究并优化大模型推理、规划、代码等能力，推动相关技术在实际业务中的应用； 3. 研发和优化智能体、多智能协作，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. 跟进人工智能领域的新技术，探索前沿大模型技术方案和相关技术的验证，并撰写相论文和专利。
负责企业大模型项目的落地交付，面向客户现场提供定制化算法解决方案。利用大模型与多智能体方法，针对具体业务需求进行算法设计、模型调优及效果验证。指导交付团队解决技术问题，确保方案高效、准确地实现。岗位工作涵盖算法应用、业务问题建模及客户方案交付。 主要工作内容： 1. 深入理解客户业务需求，提供可落地的AI解决方案 2. 基于大模型及多智能体方法，结合客户的需求，进行算法定制与优化 3. 参与客户现场交流和方案演示，解答技术问题
我们是高德视觉技术中心，驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。我们团队致力于利用三维重建、生成式世界模型、多模态大模型等技术打通虚拟与现实，探索空间智能技术路线，让算法在真实应用中产生即时经济价值与社会影响力。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 岗位职责： 1. 3D动/静态生产：利用三维重建、生成模型、多模态大模型对单图、视频完成动态物体/静态场景重建、生成、编辑，并得到可交互的3D、长时序视频； 2. 世界模型构建：结合具身智能、自动驾驶等数据探索空间智能的统一范式，完成环境感知、智能体预测、决策规划等任务并得到未来状态和未来传感器信息，为强化学习提供基座； 3. 产线落地与性能优化：与具身智能、自动驾驶、智能导航等业务协同，完善仿真数据链路； 4. 跟踪学术界和工业界在生成式AI/世界模型相关领域的最新进展，保持公司在该领域的技术领先地位。
1. 负责基于强化学习（如Online/Offline RL、Model-based RL）的自动驾驶行为决策与运动规划算法研发，重点解决结构化道路（高速、城市快速路）及非结构化场景（自动泊车）中的动态交互与博弈问题； 2. 针对复杂动态场景（密集车流、无保护路口、人车混流），设计基于数据驱动的决策规划算法，通过大规模分布式训练系统提升策略的智能性、安全性及泛化能力； 3. 构建与迭代仿真环境（如CARLA、NVIDIA Isaac）与世界模型，推动强化学习策略的仿真训练与实车迁移（Sim2real），形成“真实数据→仿真训练→实车验证”的闭环优化； 4. 参与全栈自动驾驶决策控制系统的开发，对接感知、预测、端到端模块，实现基于强化学习的决策规划算法在车载平台上的部署、性能优化与实车路测； 5. 跟踪强化学习在自动驾驶领域的前沿进展（如大模型与RL结合、逆强化学习、多智能体博弈），进行技术预研与算法创新，推动研究成果在量产项目中的应用与落地。
我们是谁？ 具身智能AI算法团队，致力于打造自主研发的机器人产品。我们正组建一支以AI技术为基石、汇聚多领域顶尖人才的全栈自研算法团队，目标是构建能够与物理世界交互、具备自主理解决策、自主行动的智能机器人 1、主导或深度参与VLA/LBM模型的架构设计、训练策略优化与多模态对齐机制研究，提升智能体在开放环境中的泛化与推理能力； 2、构建面向具身智能的空间计算系统，包括但不限于：3D场景理解、动态环境建模、跨模态空间表征学习、物理交互预测等； 3、探索基础感知技术（如多传感器融合、SLAM、NeRF、3D生成等）与大模型的深度融合，实现端到端的具身智能决策； 4、与机器人平台、仿真系统、产品团队紧密协作，推动算法在真实硬件或虚拟环境中的部署与验证； 5、跟踪并引领国际前沿进展，在顶级会议（如 NeurIPS, ICML, CVPR, ICLR, RSS, CoRL 等）发表高水平成果，构建技术壁垒。