美团【北斗实习】自动驾驶算法与系统研究实习生
任职要求
1.2026届本科及以上学历，人工智能、计算机、自动化、数学相关专业优先； 2.扎实的机器学习、CV、LLM基础和出色的探索能力。具备自动驾驶或大模型领域相关算法知识； 3.优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握C/C++或Python。有竞赛经历优先； 4.极强的技术信仰与热情，对自动驾驶充满乐趣； 5.富有好奇心和驱动力，了解大模型社区相关技术发展。 岗位亮点： 1.可以参与自动车团队部门级别的核心工程优化项目，学习到包括大模型领域前沿的算力效率优化技巧，锻炼ai infra相关技能。 2.基于VLM、LLM等大模型技术，结合工程和算法，探索业务可落地的自动驾驶端到端方案。
工作职责
基于数据驱动模型端到端一体化的长期需求，我们寻找有极强的技术信仰与热情，富有好奇心和驱动力的候选人。参与探索自动驾驶面向未来的算法设计和工程优化的综合性问题。 1.探究自动驾驶领域分布式训练的效率极限，通过底层硬件和分布式集群/存储优化，结合深度学习框架特性和极致算子性能优化，达到MFU上限。 2.基于VLM、LLM等大模型技术和无人配送的业务特点，探索自动驾驶新一代的模型结构范式，推动自动驾驶技术的进一步发展。
工作城市可选北京、深圳 1.端到端自动驾驶建模：参与、设计及实现端到端的自动驾驶建模方法，搭建从传感器数据到行为决策的端到端模型。 2.多模态大模型在自动驾驶场景中的适配和优化：如：大模型指令微调和策略迭代、开放场景下的目标识别技术等，以适应不同的自驾场景，并提高模型的鲁棒性和泛化能力。 3.生成式仿真系统构建，研发基于扩散模型的场景生成技术和仿真技术。开发仿真-真实数据闭环系统。
【课题说明】 大模型研发正从“人类数据时代”跨入“经验时代”，评估已然是大模型研发的重点和难点。具体而言，评估驱动的行业大模型研发下半场范式主要包括两方面内容：①行业核心问题定义和评估归因；②Post-Training多阶段协同的效果提升。本课题基于美团的本地生活业务，精选销售、履约、医药和客服四个代表性行业，旨在探索评估驱动的行业大模型研发的下半场范式。 【建议研究方向】 1.行业大模型通用评估方案探索。 2.行业模型reward设计与探索。 3.面向行业推理能力建设的通用自动化样本构建方法和评估归因方法。 4.面向行业推理能力增强的通用强化训练方案。 5.销售、履约、医药和客服行业大模型训练。
【课题说明】 聚焦多模态数字人核心技术，以直播为应用场景，旨在突破其在真实感、智能交互、情感表达及多模态信息处理上的瓶颈。研发能自主执行复杂运营任务、展现丰富情感与高表现力，并与用户进行深度多模态内容互动的下一代数字人，革新直播行业运营模式与用户体验。 【建议研究方向】 1.智能运营Agent：研究数字人作为智能Agent，在直播前（策划、脚本、货盘）、中（场控、问答、促单）、后（复盘、再创）全流程承担运营职能。重点攻克基于多模态数据的智能决策、任务自动化及人机协同，提升直播运营效能。 2.高表现力数字人生成驱动：探索高真实感、个性化数字人形象（外观、声音、风格）的快速生成与定制。重点研究大模型驱动的、与语音同步且富含细腻情感的表情、口型、动作的实时驱动，增强直播感染力。 3.多模态内容生成和交互：研究理解用户多模态输入（文、语、图、视频）并进行深度互动。探索数字人自主生成动态多模态内容，丰富直播呈现，提升用户参与感。
【课题说明】 面向C端用户的医药健康AI助手项目旨在重塑用户未来的看病范式，给用户提供AI问诊、对症找药、药品问答、医疗科普等多元化核心能力，在用户诊前、诊中、诊后的关键环节提供专业的医疗决策支持，从而促进线上看病一体化链路的打通，率先形成线上便捷+专业的看病入口。 【建议研究方向】 1.医药Agent技术架构设计：针对问病、问药、科普等场景分别建设专业的子Agent能力，并优化多Agent之间的协作逻辑，满足用户灵活的多轮对话交互需求。 2.模型自动化评测：从医学专业性和用户体验维度构建多维度benchmark，并探索Agent各能力项的Auto-Eval做法，提升模型评测效率和结果可靠性。 3.模型后训练技术：探索合成数据技术方案来快速积累高质量医疗训练数据，并通过SFT、强化学习等手段持续提升模型在医学问答、病情采集、疾病诊断、药品推荐等关键任务上的表现和泛化能力。