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美团
【北斗】数字人直播-Agent算法研究员
立即应聘

【北斗】数字人直播-Agent算法研究员

发布于 大约 16 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市
初级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
深度学习
PyTorch
TensorFlow
LLM
SFT
意图理解
大模型
任务规划
RLHF

AI 估算 · 25k–35k

美团大厂AI算法岗,硕士应届起薪优厚,北背景议价空间大,技术前沿性强。

职位详情

关于这个职位

这是一个面向2027届硕士及以上毕业生的算法研究员岗位,专注于数字人直播场景下的Agent智能体系统研发

你将参与端到端Agent架构设计、核心算法优化(如LLM微调、RLHF)、多Agent协同调度等前沿工作,成果直接应用于美团百亿级GTV的数字人直播平台,是AI与本地生活深度融合的绝佳机会

最低要求

届硕士及以上毕业生,计算机科学、人工智能、机器学习、NLP等相关专业

扎实的深度学习理论基础,精通PyTorch/TensorFlow,有大规模模型训练经验
具备Agent系统设计经验,熟悉Multi-Agent协同架构、工具调用、任务规划等核心技术
具备良好的编程能力(C++/Python),ACM/ICPC/NOI等竞赛获奖者优先

工作职责

Agent系统架构设计与搭建:面向数字人直播场景,设计并搭建端到端的Agent智能体系统架构,涵盖智能选品、动态讲解、场景装修、实时互动等核心能力模块,实现多Agent间的协同调度与决策联动

Agent核心算法研发与优化:负责Agent在直播场景中的意图理解、任务规划、工具调用、记忆管理等核心算法研发,持续优化Agent的自主决策能力、交互自然度及业务转化率
LLM后训练与Agent微调:聚焦大模型的指令微调(SFT)、人类反馈强化学习(RLHF/RLVR)等后训练技术,结合Agent场景定制偏好对齐策略,基于Agentic RL提升模型在复杂多轮对话与多步推理任务中的表现
Agent效果评估与规模化落地:构建面向Agent系统的自动化评测体系,与工程、产品团队紧密协作,将Agent研究成果快速转化为线上直播场景的产品能力,驱动数字人直播从"被动展示"到"主动智能运营"的规模化升级

优先资格

在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP等顶会发表过论文

有Agent系统或对话系统的实际项目经验,熟悉LangChain/LangGraph等Agent框架
熟悉大模型微调技术(SFT/RLHF/RLVR)及Agentic RL,有相关实践或论文发表者优先
对RAG、检索增强生成、对话系统有深入理解

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 美团本地生活最大数字人直播平台,百亿级GTV,业务数据丰富,技术落地场景真实
  • 团队处于AI与本地生活融合前沿,专注Agent和LLM技术,技术难度高、成长空间大
  • 公司提供充足GPU资源,鼓励发表顶会论文,资深工程师一对一带教,发展路径清晰
  • 适合对AI Agent、大模型微调有浓厚兴趣,具备扎实深度学习基础和较强编程能力的硕士应届生,特别是希望在大平台做前沿技术落地并快速成长的研究型人才

缺点 / 挑战

  • 技术挑战大:Agent系统设计、多模态交互、RLHF等方向均为前沿难点,需要持续学习
  • 业务节奏快:需要快速将研究成果转化为线上产品,对工程落地能力有较高要求
  • 竞争激烈:美团校招选拔严格,岗位对论文、编程、项目经验均有较高门槛

角色解读

  • 技术专家路线:从Agent算法研究员逐步成长为AI Agent领域的技术专家,主导核心算法创新
  • 技术管理路线:积累业务与技术经验后,可带团队负责Agent系统整体架构和产品方向
  • 学术发展:依托美团海量业务数据和GPU资源,可合作发表顶会论文,为后续读博或科研铺路
  • 设计并搭建数字人直播场景下的Agent智能体系统架构,实现多Agent协同调度与决策联动
  • 研发Agent的核心算法,包括意图理解、任务规划、工具调用和记忆管理,提升交互自然度和业务转化率
  • 负责大模型的指令微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF/RLVR),定制Agent场景的偏好对齐策略
  • 构建Agent自动化评测体系,与工程和产品团队协作推动研究成果规模化落地,驱动数字人直播智能化升级
  • 扎实的深度学习理论基础,精通PyTorch/TensorFlow,具备大规模模型训练经验
  • 熟悉Agent系统设计,包括Multi-Agent协同架构、工具调用、任务规划等核心技术
  • 掌握LLM后训练技术(SFT/RLHF/RLVR)和Agentic RL,有相关实践或论文优先
  • 优秀的编程能力(C++/Python),有ACM/ICPC等竞赛获奖或顶会论文发表经历者更佳

申请策略

  • 深入了解美团数字人直播业务场景,思考Agent如何提升直播转化率和用户体验,可在面试中展现业务理解
  • 关注美团技术博客和Agent相关研究,了解团队技术方向,投其所好
  • 突出深度学习项目经验,尤其是大规模模型训练经历,附上项目成果和量化指标
  • 强调Agent系统或对话系统相关项目,如有LangChain、Multi-Agent框架使用经验务必列出
  • 展示论文发表(特别是NeurIPS、ICML等顶会)、竞赛获奖(ACM/ICPC等)等学术亮点
  • 提及RLHF、SFT、RLVR等后训练技术实践,以及相关开源项目贡献
  • 强化Agent框架使用:系统学习LangChain/LangGraph,动手搭建一个简单的Multi-Agent Demo
  • 补充LLM微调实操:利用开源模型(如LLaMA、Qwen)进行SFT和RLHF实验,熟悉训练流程

面试指南

  • 对于系统设计题,遵循"场景分析-模块划分-关键技术-评估反馈"的框架,先拆分功能再讲解协同
  • 对于算法原理题,采用"定义-方法-优点-挑战"结构,结合实际项目经历阐述
  • 对于开放性问题,展示对技术前沿的理解,同时回归业务的可行性和价值
  • 请设计一个面向直播带货场景的Agent系统架构,并说明核心模块和协同逻辑
  • 如何评估Agent在多轮对话中的表现?请设计一个自动化评测方案
  • 解释RLHF的训练流程,以及你在项目中如何使用它来优化模型
  • 在Multi-Agent系统中,如何处理多个Agent的冲突和优先级?请举例说明
  • 手撕代码:实现一个简单的任务规划算法(如拓扑排序或A*搜索)

匹配度报告

71
综合匹配度

大厂AI算法岗,前沿Agent技术,薪资优厚,但工作强度大。

适合人群
最适合高度重视技术成长和前沿研究的求职者,愿意在AI Agent领域深耕并接受一定工作强度。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70

薪资福利匹配

75中等

美团大厂,薪资在应届生中处于领先水平,且有年终奖等福利,但JD未明确具体薪资和福利详情,整体补偿性动机满足度较高。

薪资信号未披露(AI估算:25K-35K/月)

成长发展匹配

90较高

岗位聚焦Agent和LLM前沿技术,配备GPU资源,鼓励顶会论文发表,有资深工程师带教,成长空间极大,是技术发展的理想平台。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、LLM、RLHF、SFT、Multi-Agent、LangChain、数字人直播
成长机会资深工程师一对一带教、可合作发表顶会论文、充足的GPU计算资源
业务类型profit_center

工作生活匹配

50较低

仅现场办公,北京工作地点,互联网大厂通常工作强度较大,JD未提及加班情况,生活化动机满足度一般。

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

美团数字人直播是本地生活智能化的重要方向,在帮助商家提升效率、改善用户体验方面具有积极意义,社会影响力适中。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新(行业首创)
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