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【北斗】Agent构建算法研究员
【北斗】Agent构建算法研究员
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
Multi-Agent
Prompt Engineering
Reasoning
LLM
MCP
AI 估算 · 22k–32k
美团校招算法岗薪资水平在25k-30k左右，结合平台和岗位Tech前沿性，中位数取27k，年底奖金15个月。
职位详情
关于这个职位
该职位是美团北斗计划下的Agent构建算法研究员岗位，面向2027届毕业生
你将参与构建领先的Agent技术体系，包括任务规划、工具调用、自我反思等核心能力，并探索Agent在真实工作场景中的应用
适合对LLM和Agent技术有浓厚热情、具备极强学习能力的同学
最低要求
届计算机、人工智能、数学、统计、电子信息、自动化等相关专业，本科及以上学历，博士/硕士优先
熟悉 LLM 及 Agent 基本机制与技术原理，包括 LLM API、KV Cache、Agent Loop、Tool Use、Reasoning、Planning、Skills、MCP、Memory、Subagent、Multi-Agent 等
对 Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering 等课题有较深入了解
熟练使用 AI Agent 工具进行软件开发，在软件开发领域具有极强的学习能力
能在 AI 辅助下，于没有直接经验的领域进行有质量保证的编程工作
是 Agent 产品的忠实用户，对 Agent Harness 开发有极大热情，对模型行为有品味与判断力，对开发者体验有强感知
深度使用过代码类及通用类 Agent 产品，并将其融入工作与生活
良好的中文沟通能力
工作职责
方向一：Agent 技术体系研究与 Harness 建设
面向真实业务场景，设计并构建 Agent 技术体系，重点攻克任务规划与分解、工具调用与协同、自我反思与纠错、记忆与知识管理等核心能力
负责 Harness Agent 的开发与评估框架的搭建与持续迭代，抽象可复用的模式与组件
深入分析 Agent 的失败模式，建立系统化的错误诊断、归因与自动修复机制
方向二：Agent for Work 能力研究与探索
面向工作场景，设计并实现具备自主研究、知识库管理、自主循环能力的 Agent 系统
重点攻克自主信息检索与整合、基于记忆与知识管理的结构化知识库动态更新、计划-执行-反思闭环等关键技术，实现工作流的高效自主执行
方向三：业务闭环与落地
与业务团队深度协作，将 Agent 能力落地到真实业务流程中，解决实际业务痛点，并转化为可量化的线上收益
建立覆盖 Agent 行为、任务完成质量、工具调用准确率和业务效果的评测体系，驱动模型与系统的快速迭代
优先资格
在 NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL、EMNLP 等顶会发表过论文，有不错的科研品味，或有被广泛使用的开源项目
在计算机科学、编程或数据科学领域具有含金量的比赛奖项，有很好的动手能力
有很好的想象力和产品力，具备跨学科视野，或其它超乎常人的与此工作相关的才能
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入美团北斗计划，获得大平台资源和体系化培养，发展空间大
- 从事前沿的Agent技术研究，技术壁垒高，未来行业需求旺盛
- 工作内容与真实业务结合，有直接可量化的成果和影响力
- 工作节奏可能较快，要求高度的自驱力和学习能力
- 作为校招新人，需要快速适应团队和工作流程
- 适合对LLM和Agent技术有强烈兴趣、具备极强自学能力和动手能力的2027届硕博毕业生
缺点 / 挑战
- 技术挑战大，需要快速掌握大量前沿知识并应用于实际场景
角色解读
- 从Agent算法研究员成长为技术专家，主导Agent技术体系的方向和演进
- 积累业务和系统设计经验，向技术负责人或架构师方向发展
- 具备跨领域能力后，可转型为AI产品经理或技术创业者
- 研究和构建Agent技术体系，涉及任务规划、工具调用、自我反思等核心模块的设计与开发
- 搭建Agent开发和评估框架，抽象可复用组件，分析失败模式并建立自动修复机制
- 探索Agent在工作场景中的应用，如自主信息检索、知识库管理，并推动技术落地到实际业务中
- 深入理解LLM和Agent原理，熟悉Agent Loop、Tool Use、Reasoning等关键技术
- 具备Prompt Engineering、Context Engineering等实践经验
- 熟练使用AI Agent工具进行软件开发，能够在AI辅助下快速学习新技术
- 有良好的中文沟通和团队协作能力
申请策略
- 在简历或面试中展示你如何将Agent融入生活和学习的实际案例
- 了解美团的配送业务场景，思考Agent如何提升履约效率
- 重点突出在LLM/Agent方向的项目经验，如自己搭建过Agent系统、参加过相关竞赛或开源贡献
- 列出在顶会发表的论文或高质量开源项目，体现科研和工程能力
- 强调使用Agent产品的深度体验，以及对开发者工具的热情
- 深入Agent框架（如LangChain、AutoGPT等）源码，理解内部机制
- 练习AI辅助编程，提高在陌生领域的代码质量
- 阅读相关顶会论文，关注最新进展（如ReAct、Plan-and-Solve等）
面试指南
- 描述具体场景：先说明问题背景和你的处理思路，再给出细节和技术方案
- 用STAR法则：Situation-Task-Action-Result，突出你的角色和成果
- 比较不同方法：对比你的方案与其他方案的优劣，展现技术深度
- 请详细解释Agent的工作流程，包括任务规划、工具调用和反馈循环
- 遇到过Agent失败的情况吗？如何诊断和修复？
- 如何设计一个Agent评估框架？关键指标有哪些？
- 你如何利用AI工具辅助开发？举例说明
- 对Prompt Engineering有哪些实践经验？如何优化Prompt以提升Agent表现？
职位点评
74
综合评分
大厂校招前沿Agent岗，技术成长极佳，薪资有竞争力，WLB一般。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
该岗位最适合追求技术成长、愿意投入时间学习前沿技术的同学，若注重工作生活平衡可能需慎重考虑。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
美团作为大厂提供有竞争力的薪资和福利，但校招具体薪资需面试后确定，JD未明确薪资数字。
薪资信号未披露（AI估算：22K-32K/月）
成长发展
90较高
该岗位专注于前沿Agent技术，有明确的技术成长路径，且为北斗计划，培训和发展资源丰富。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、Prompt Engineering、Tool Use、Reasoning、Planning、Memory、Multi-Agent
成长机会北斗计划
业务类型profit_center
工作生活
50较低
北京现场办公，未提及弹性工作或WLB，互联网大厂节奏可能较快。
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
70中等
岗位与美团的履约技术平台相关，有实际社会价值，但使命信号不强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号建成全球持续领先、客户长期信赖的履约技术平台
创新程度积极采用新技术
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