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Agent大模型算法专家
Agent大模型算法专家
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
NLP
PyTorch
TensorFlow
LLM
RLHF
大模型训练
Reinforcement Learning
Ai Coding
Deepsearch
AI 估算 · 35k–60k
大型互联网公司，核心算法岗位，硕士以上学历要求，市场薪资水平较高。
职位详情
关于这个职位
加入美团基础研发平台，深度参与大模型Agent能力优化，包括Search Agent和生活服务等复杂任务上的Agentic能力
你将跟进前沿技术，如Mid-Train、SFT、GRM、RLVR等，在LongCat模型上做出创新成果
适合有扎实深度学习背景、热爱前沿AI技术的研究型人才
最低要求
硕士研究生及以上学历，计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关领域优先
优秀的编程能力，熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，同时具备极强的AI Coding意识和能力
熟悉深度学习和LLM相关的算法和技术，具备丰富的模型训练调优经验
出色的分析和解决问题能力，具备极强的自驱力，能够独立地开展前沿研究工作
工作职责
深度参与LongCat基模Agent能力优化，包括但不限于以DeepSearch、DeepReearch等为代表的Search Agent能力，以及以生活服务等为代表的真实世界复杂任务上的Agentic能力
跟进大模型的前沿技术，包括但不限于：Mid-Train、SFT、GRM、PRM、RLVR、Agentic RL、Agent自进化、Context管理/Memory等，在LongCat模型上做出创新性的研究成果
结合大模型全模态能力，探索下一代大模型+Agent+搜索的新的技术和产品范式
优先资格
有ACL/NeurIPS等顶会论文者优先，有ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与核心产品研发，在大模型+Agent前沿领域积累丰富经验
- 充足的GPU资源，支持大规模实验探索，加速技术创新
- 美团大平台，优厚薪资福利，晋升空间良好
- 技术氛围浓厚，与业界一流工程师合作，持续成长
- 技术难度高，需要持续跟进前沿论文，快速学习并应用新方法
- 研究周期可能较长，实验结果不确定性大，需要较强抗压能力
- 工作强度较大，可能面临项目紧迫节奏
缺点 / 挑战
- 适合博士或硕士学历、有扎实AI研究背景、热爱挑战、渴望在Agent和大模型方向深耕的技术人才
角色解读
- 技术方向：从模型训练/调优专家成长为Agent系统架构师，深入大模型与搜索的交叉领域
- 管理方向：团队内成长为技术Leader，带领小团队攻克技术难题，参与技术规划
- 行业影响力：通过发表论文、开源项目等方式建立个人技术品牌，成为领域专家
- 负责美团LongCat基座大模型的Agent能力优化，包括搜索Agent和生活服务等复杂任务的Agentic能力
- 跟进并实践大模型前沿技术，如RLVR、Agentic RL、Context管理等，推动模型创新
- 探索大模型+Agent+搜索的新范式，结合多模态能力，定义下一代产品形态
- 扎实的深度学习基础，熟悉PyTorch/TensorFlow，具备丰富的模型训练调优经验
- 深入理解LLM算法，包括预训练、SFT、RLHF等，能够独立进行研究
- 极强的编程能力和AI Coding意识，能快速实现和验证算法想法
- 自驱力强，能够独立开展前沿研究，有顶会论文或竞赛获奖者更佳
申请策略
- 在面试中展示对Agent技术栈的理解，结合具体案例说明
- 关注美团在零售科技领域的业务场景，思考Agent如何落地
- 突出大模型训练调优项目经验，详细说明模型架构、数据、训练策略等
- 强调Agent相关项目，如工具调用、多步推理、搜索结合等
- 列举顶会论文发表或竞赛获奖，证明研究能力
- 展示编程能力，附上GitHub链接或开源项目
- 补充强化学习在LLM中的应用，如RLVR、PRM等
- 熟悉搜索系统与Agent结合的技术方案，如ReAct、Plan-and-Solve
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，结构化展示项目经验
- 对比分析法：对于技术选型，比较不同方法的优缺点，并给出选择理由
- 系统思维：回答架构设计问题时，考虑整体流程、数据流和模块交互
- 请详细描述你过去参与的一个大模型训练优化项目，包括遇到的挑战和解决方案
- 针对Agent任务，如何设计奖励模型（Reward Model）？你了解哪些方法？
- 如何将搜索能力融入Agent？请谈谈技术架构设计思路
- 请解释RLVR和Agentic RL的区别，以及在实际应用中的选择
- 如果你需要提升模型的Agentic能力，你会从哪些方面入手？
匹配度报告
71
综合匹配度
美团核心研发岗，前沿Agent大模型方向，成长性极强，但WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长、热爱前沿研究、能接受一定工作强度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
80较高
薪资未明确披露，但美团作为上市大厂，核心岗位薪酬通常处于市场高位，福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展匹配
95较高
前沿技术方向（Agent+大模型），充裕GPU资源，团队技术氛围浓厚，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、TensorFlow、LLM、Agent、DeepSearch、RLVR、Agentic RL、Context Management
成长机会完善的互联网学习生态圈、注重底层逻辑和方法论、助力职业生涯的非线性成长
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
工作地点北京，仅现场办公，JD未提及弹性工作或WLB，互联网大厂通常工作强度较高。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
所在行业（大模型+Agent）增长迅猛，技术创新性强，但社会影响力中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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