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美团AI搜索-Agent架构

社招全职3年以上核心本地商业-业务研发平台地点：北京状态：招聘

任职要求

1. 计算机相关专业本科及以上学历，3年以上后端开发经验，具备大型分布式系统设计能力
2. 精通Java及主流开发框架（Spring Boot/Cloud），熟悉分布式中间件（如Kafka、Redis、RPC框架）及高并发场景下的系统设计。
3. 具备复杂业务系统架构设计经验，熟悉微服务、容器化部署及DevOps流程，能独立完成从需求分析到技术落地的全链路开发。
4. 熟悉Agent技术栈（如LangChain、LangGraph、MCP、LlamaIndex），具备智能体系统开发经验，了解多模态大模型应用、工具调用（Function Call）等技术。
5. 掌握搜索推荐场景下的AI优化方向，如意图识别、个性化排序策略，或参与过RAG、Prompt Engineering等实践项目者优先。

工作职责

1. ​Agent基础框架设计与开发​：主导美团搜索推荐（搜推）场景下的统一Agent业务架构建设，包括多智能体（Multi-Agent）系统设计、Workflow引擎开发、智能体注册与管理平台搭建，为业务提供高扩展性、高稳定性的底层架构支持。
2. 多智能体交互协议优化​：研发高效可靠的多智能体通信协议，支持跨Agent的协同决策与任务调度，提升搜索推荐场景下的交互效率和精准度，例如智能体间的意图理解协同、动态负载均衡等。
​3. 系统性能与架构升级​：持续优化Agent系统的响应速度、资源调度能力及容错机制，针对高并发、大规模数据处理场景进行架构迭代，保障系统在复杂业务环境下的稳定性。
​4. 跨场景技术整合​：与算法、搜索推荐团队深度协作，将大模型推理、检索增强生成（RAG）、自主规划、深度反思等AI技术融入基建框架，推动AI能力在搜索推荐场景的规模化落地。
📮 投递简历✨AI模拟面试
包括英文材料
学历+
后端开发+
分布式系统+
Java+
开发框架+
Spring Boot+
中间件+
Kafka+
Redis+
RPC+
高并发+
系统设计+
微服务+
DevOps+
AI agent+
LangChain+
MCP+
LlamaIndex+
大模型+
RAG+
Prompt+
相关职位
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大语言模型AI搜索Agent算法工程师-Seed
社招A102569

1、深入探索LLM在搜索场景中的推理能力与深度研究（Deep Research）模式，优化信息整合与总结效果，打造高效、精准的智能搜索产品，推动AI技术在实际应用中的突破； 2、AI搜索总结Agent研发： 1）设计并实现基于LLM的搜索总结Agent，提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力； 2）探索LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理），优化复杂查询的Deep Research模式，实现长文本理解与跨文档信息融合； 3）构建端到端系统，涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐，提升用户体验； 3、模型优化及应用： 1）通过指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术优化模型在搜索场景的适应性； 2）探索多模态信息（文本、代码、结构化数据）融合的搜索与生成技术； 3）研究未来生活中的创新应用场景（如个性化知识助手、自动化研究工具），探索技术边界。

更新于 2025-03-11
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大语言模型AI搜索Agent算法工程师-豆包大模型
社招A109086

1、深入探索LLM在搜索场景中的推理能力与深度研究（Deep Research）模式，优化信息整合与总结效果，打造高效、精准的智能搜索产品，推动AI技术在实际应用中的突破； 2、AI搜索总结Agent研发： 1）设计并实现基于LLM的搜索总结Agent，提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力； 2）探索LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理），优化复杂查询的Deep Research模式，实现长文本理解与跨文档信息融合； 3）构建端到端系统，涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐，提升用户体验； 3、模型优化及应用： 1）通过指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术优化模型在搜索场景的适应性； 2）探索多模态信息（文本、代码、结构化数据）融合的搜索与生成技术； 3）研究未来生活中的创新应用场景（如个性化知识助手、自动化研究工具），探索技术边界。

更新于 2025-02-19
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大语言模型AI搜索Agent算法工程师-豆包大模型
社招A249732

1、深入探索LLM在搜索场景中的推理能力与深度研究（Deep Research）模式，优化信息整合与总结效果，打造高效、精准的智能搜索产品，推动AI技术在实际应用中的突破； 2、AI搜索总结Agent研发： 1）设计并实现基于LLM的搜索总结Agent，提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力； 2）探索LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理），优化复杂查询的Deep Research模式，实现长文本理解与跨文档信息融合； 3）构建端到端系统，涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐，提升用户体验； 3、模型优化及应用： 1）通过指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术优化模型在搜索场景的适应性； 2）探索多模态信息（文本、代码、结构化数据）融合的搜索与生成技术； 3）研究未来生活中的创新应用场景（如个性化知识助手、自动化研究工具），探索技术边界。

更新于 2025-02-19
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大语言模型AI搜索Agent算法工程师-Seed
社招A87885

1、深入探索LLM在搜索场景中的推理能力与深度研究（Deep Research）模式，优化信息整合与总结效果，打造高效、精准的智能搜索产品，推动AI技术在实际应用中的突破； 2、AI搜索总结Agent研发： 1）设计并实现基于LLM的搜索总结Agent，提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力； 2）探索LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理），优化复杂查询的Deep Research模式，实现长文本理解与跨文档信息融合； 3）构建端到端系统，涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐，提升用户体验； 3、模型优化及应用： 1）通过指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术优化模型在搜索场景的适应性； 2）探索多模态信息（文本、代码、结构化数据）融合的搜索与生成技术； 3）研究未来生活中的创新应用场景（如个性化知识助手、自动化研究工具），探索技术边界。

更新于 2025-03-10