美团LongCat - 通用 agent 算法研究员
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业； 2. 在强化学习、大模型训练、Agent 等一个或多个领域有较深入的研究和实践经验者； 3. 好奇心驱动，具有出色…
工作职责
1. 通过 Large Scale RL Scaling 等手段，训练模型能够在多样化、有噪声的真实、全模态环境下，支持多样化的 Tools、Skills、Subagents 的稳定、正确、综合、可插拔式灵活使用，并能在一定限度内进行环境的修复与可靠改造； 2. 探索在易于模型理解使用的前提下，训练模型以更高信息密度的形态构建、维护和利用 memory，使模型能主动在重复性任务或封闭任务域中总结、提炼认知与经验，并进行有效复用，达到不断自进化的效果； 3. 训练模型的系统性长程任务高效处理能力，可以自主进行合理的任务拆解、分工；探索通过 agent swarm 或其他先进的 multi-agent system 进行系统性长程任务的并行执行和提效； 4. 探索多模态推理和多模态环境交互的范式，并基于此进行增强模型在复杂全模态环境下的任务完成能力。
我们期望探索构建这样的 AI 系统：具备真实物理世界级别的全模态信息交互与处理能力、有高学习和成长属性、可以无人监管地高效执行并完成真实复杂长程任务；从而让 AI 真正成为人类的强大帮手，对工作、生活、科研等人类社会的各个方面都进一步带来更大、更深远的有益影响。 1.探索小时或者天级别复杂长程任务下的 RL Scaling 等可靠后训练范式，实现有效的探索引导和 credit assignment，并保障训练的 robustness、efficiency & effectiveness； 2.探索模型的自进化系统构建方案，在易于模型理解使用的前提下，训练模型以更高信息密度的形态构建、维护和利用 memory / skills，使模型能主动在重复性任务或封闭任务域中总结、提炼认知与经验，并进行有效复用，达到不断自进化的效果； 3.探索多模态推理和多模态环境交互的范式，尤其关注真实物理世界级别的动态环境，并基于此训练模型在复杂全模态环境下的复杂长程任务完成能力； 4.探索模型群体智能的演化可能性，可以自主进行合理的任务拆解、分工、协同探索与智能集成； 【为什么是我们】 1.获得在业内最前沿的大模型认知和技术积累，团队人才密度高且具备良好的研究、讨论氛围，鼓励大家研究最重要、最难、最开放的问题； 2.研究成果丰硕，在 agent / multi-modal agent、posttrain、reinforcement learning、memory & evolving system 等方向进行了系统探索，仅过去半年就产出 ICLR 2篇，ACL 1篇，ICML 5篇，另有10篇以上 NeurIPS/EMNLP 工作在投，投稿工作顶会中稿率达 80%，代表工作包括 VitaBench / ScaleEnv / CoBA-RL / MemOCR / Skill0 / Skill1 / SDAR 等； 3.有充足的数据和GPU资源用于实验探索，同时有良好的高校科研合作链接和丰富的学术资源，助力大家探索最重要、最难、最开放的问题； 4.工作环境优越，团队扁平，结果导向，提供有竞争力的薪资福利和良好的个人成长、发展空间；
1.针对大模型Coding场景，拆解代码生成、代码补全等核心能力，建立科学的代码标注和评测体系。 2. 主导代码标注资源管理与数据构建，确保数据质量和一致性，支持coding智能体训练、评测。 3. 设计自动化数据合成及清洗方案，实现规模化高质量数据生产。 4. 监测模型效果，输出系统化分析报告，持续优化数据方案。
在 LongCat 基座大模型团队，参与探索具身智能基础模型的架构和范式，从系统架构、数据策略、模型结构、训练策略等角度切入，参与算法研究、系统工程和数据工程，打造具有更强能力和更高潜力的基座模型。包括： 1. 多源数据的合成和处理，包括：egocentric video 数据、仿真数据、UMI 采集数据、真机遥操作数据等 2. 具身智能系统的架构设计，Agent 系统、大小脑和 Monitor 等多层次结构 3. 模型泛化性探索：无需额外训练实现跨本体多任务；基于少量演示数据作为上下文，增强模型能力；基于自动探索，在线学习新技能。 4. 模型全流程，预训练、mid train、SFT、强化学习、部署和评测等 同时参与具身智能方向的前沿研究，可根据个人背景和研究兴趣选择以下方向之一深入推进： 1. 具身智能模型、数据、训练方法和系统等相关的设计 2. 仿真环境内的轨迹自动化生成方法（数据引擎/合成数据） 3. egocentric video 数据的有效使用 4. 基于多模态大模型的泛化具身智能 Agent 系统研究 5. 模型泛化性研究和主动探索研究 6. 其他你坚信路线正确的具身智能前沿方向
负责围绕AI大模型算法的认知分析的研究工作，具体工作内容包括但不限于： 1. 深入理解大规模语言模型的模型结构、训练过程以及评测方式，根据模型的训练过程以及评测结果，对大语言模型存在的问题进行研究。 2. 深度参与通用生产力在claude code/OpenClaw等场景下的基座模型能力优化迭代，设计具有长路径、多步骤交互特征的评测任务集，实现从“单次问答”到“闭环任务”的评测转型。 3. 探索长周期下Agent在复杂任务的能力边界，涵盖工具调用、决策规划和记忆管理等方向，对前沿评测范式如基于沙盒环境的动态评测和多agent协同效率等进行深入研究.