美团(meituan)招聘Agent Research Intern(大模型智能体学习方向)
招聘职位:
Agent Research Intern(大模型智能体学习方向) 搜索同类职位
部门介绍:
基础研发平台是美团的核心技术平台,立足于“零售+科技”的战略定位,通过打造人工智能、大数据、云计算、安全等核心技术能力,以及研发效能平台、企业应用平台等公共服务,为业务提供稳定安全、扩展易用、技术领先的平台技术和产品服务。
在这里,我们会参与到最前沿的技术研发和探索;能够接触超规模集群、海量数据,挑战高复杂业务场景,有机会与业界一流的工程师一起并肩前行。
在这里,我们有超强的技术氛围,持续向社区贡献业界实践,加速行业技术发展;我们有完善的互联网学习生态圈,重视底层逻辑和方法论,助力职业生涯的非线性成长。
真诚地邀请你,和我们一起驱动技术发展,创造行业价值。
岗位职责:
- 参与面向 Agent 的大模型后训练新范式研究,包括但不限于:基于轨迹的后训练、面向工具使用与环境交互的策略优化、面向长时程任务的能力塑造等。
- 参与 On-policy learning 与 Online learning 在智能体场景中的方法探索与系统落地,研究如何在真实或半真实环境中提升模型的持续交互、试错学习与在线改进能力。
- 参与 智能体记忆机制研究,包括长期记忆、工作记忆、情景记忆、可检索记忆与记忆治理等方向,探索记忆对长时程任务、多轮规划与复杂决策能力的作用。
- 参与过程奖励模型(Process Reward Model, PRM)及相关可验证反馈机制研究,探索如何为 Agent 的中间步骤、行为轨迹与决策过程提供更细粒度、更稳定的学习信号。
- 参与搭建和迭代 Agent 研究所需的实验范式,包括环境构建、数据生成、评测基准、自动化分析工具与训练基础设施,推动研究从想法验证走向稳定复现。
- 跟进并复现学界与业界研究进展,围绕 Agent learning、RL for LLM、记忆、工具使用、可验证性等方向开展深入调研、实验与总结,形成高质量技术报告、研究原型或论文产出。
任职要求:
1. 计算机、人工智能、数学、统计学、电子信息或相关专业本科高年级、硕士或博士在读。
2. 具备扎实的机器学习基础,对以下至少一个方向有较深入理解:
- 大语言模型与后训练
- 强化学习 / Online learning / Bandit / Sequence decision making
- Agent / Tool use / Planning / Reasoning
- 记忆增强模型 / RAG / 长上下文建模
- Reward modeling / Preference learning / PRM / ORM
3. 熟悉 Python,具备较强的工程实现能力,能够独立完成实验、调参与结果分析;熟悉 PyTorch,并具有一定的大模型训练或推理实践经验。
4. 具备较强的论文阅读、问题抽象与实验设计能力,能够围绕一个研究问题提出清晰假设、设计验证方案并推进落地。
5. 具备良好的沟通协作能力与研究主动性,能够在不确定性较高的前沿问题中快速学习、持续推进。
岗位亮点:
- 直接参与 Agent 方向最前沿的核心研究问题,研究主题覆盖 Agent 后训练、在线学习、过程监督、记忆机制、环境与可验证性等高潜力方向。
- 真实面向智能体能力演化的研究任务,有机会接触从训练范式、评测体系到系统落地的一整套研究链条。
- 有机会深度参与高质量研究项目,推动成果形成技术报告、开源原型、内部核心能力建设,优秀者可进一步参与论文撰写与投稿。
- 团队强调研究与工程并重,鼓励从真实问题中提炼研究议题,适合希望在 LLM Agent / RL / Memory / Reasoning 方向深入发展的同学。
- 与经验丰富的研究人员和工程同学紧密合作,接触大模型智能体方向的一线问题定义、方法设计与实验体系。
基础研发平台是美团的核心技术平台,立足于“零售+科技”的战略定位,通过打造人工智能、大数据、云计算、安全等核心技术能力,以及研发效能平台、企业应用平台等公共服务,为业务提供稳定安全、扩展易用、技术领先的平台技术和产品服务。
在这里,我们会参与到最前沿的技术研发和探索;能够接触超规模集群、海量数据,挑战高复杂业务场景,有机会与业界一流的工程师一起并肩前行。
在这里,我们有超强的技术氛围,持续向社区贡献业界实践,加速行业技术发展;我们有完善的互联网学习生态圈,重视底层逻辑和方法论,助力职业生涯的非线性成长。
真诚地邀请你,和我们一起驱动技术发展,创造行业价值。
岗位职责:
- 参与面向 Agent 的大模型后训练新范式研究,包括但不限于:基于轨迹的后训练、面向工具使用与环境交互的策略优化、面向长时程任务的能力塑造等。
- 参与 On-policy learning 与 Online learning 在智能体场景中的方法探索与系统落地,研究如何在真实或半真实环境中提升模型的持续交互、试错学习与在线改进能力。
- 参与 智能体记忆机制研究,包括长期记忆、工作记忆、情景记忆、可检索记忆与记忆治理等方向,探索记忆对长时程任务、多轮规划与复杂决策能力的作用。
- 参与过程奖励模型(Process Reward Model, PRM)及相关可验证反馈机制研究,探索如何为 Agent 的中间步骤、行为轨迹与决策过程提供更细粒度、更稳定的学习信号。
- 参与搭建和迭代 Agent 研究所需的实验范式,包括环境构建、数据生成、评测基准、自动化分析工具与训练基础设施,推动研究从想法验证走向稳定复现。
- 跟进并复现学界与业界研究进展,围绕 Agent learning、RL for LLM、记忆、工具使用、可验证性等方向开展深入调研、实验与总结,形成高质量技术报告、研究原型或论文产出。
任职要求:
1. 计算机、人工智能、数学、统计学、电子信息或相关专业本科高年级、硕士或博士在读。
2. 具备扎实的机器学习基础,对以下至少一个方向有较深入理解:
- 大语言模型与后训练
- 强化学习 / Online learning / Bandit / Sequence decision making
- Agent / Tool use / Planning / Reasoning
- 记忆增强模型 / RAG / 长上下文建模
- Reward modeling / Preference learning / PRM / ORM
3. 熟悉 Python,具备较强的工程实现能力,能够独立完成实验、调参与结果分析;熟悉 PyTorch,并具有一定的大模型训练或推理实践经验。
4. 具备较强的论文阅读、问题抽象与实验设计能力,能够围绕一个研究问题提出清晰假设、设计验证方案并推进落地。
5. 具备良好的沟通协作能力与研究主动性,能够在不确定性较高的前沿问题中快速学习、持续推进。
岗位亮点:
- 直接参与 Agent 方向最前沿的核心研究问题,研究主题覆盖 Agent 后训练、在线学习、过程监督、记忆机制、环境与可验证性等高潜力方向。
- 真实面向智能体能力演化的研究任务,有机会接触从训练范式、评测体系到系统落地的一整套研究链条。
- 有机会深度参与高质量研究项目,推动成果形成技术报告、开源原型、内部核心能力建设,优秀者可进一步参与论文撰写与投稿。
- 团队强调研究与工程并重,鼓励从真实问题中提炼研究议题,适合希望在 LLM Agent / RL / Memory / Reasoning 方向深入发展的同学。
- 与经验丰富的研究人员和工程同学紧密合作,接触大模型智能体方向的一线问题定义、方法设计与实验体系。
免责声明:
此信息由美团官网 (查看来源)审核并发布,我们转载该信息,仅出于传递更多就业招聘资讯、促进大学生及广大求职者就业之目的。该招聘职位信息的真实性、准确性、时效性及合法性均由原始发布方“美团官网”负责。我们作为信息转载平台,不构成求职建议,不涉及任何职业中介服务,不对其内容承担任何形式的保证责任。请用户在使用转载信息时保持审慎,自行判断并承担相应风险,求职请认准企业官方渠道!