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【LongCat大模型人才校招】多模态交互算法研究员

LongCat 是美团基础研发自主研发的大模型，覆盖语言、视觉、语音、具身全栈。LongCat 相继推出 LongCat-Flash、LongCat-Flash-Thinking、LongCat-Flash-Omni 等系列模型，正在构建多模态实时交互大模型。加入团队你将参与如下工作 1. 多模态实时表征探索，研究视频与语音的视觉表征、Audio 表征以及底层模型结构，构建支撑双工交互的感知底座，攻克实时性与表达力的平衡。 2. 全模态模型结构与训练策略，探索统一的模型架构与训练范式，使模型能够充分融合视觉、语音、文本的理解与生成能力，逼近全模态统一智能。 3. 实时交互核心算法，...

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【LongCat大模型人才校招】具身智能算法研究员

LongCat 是美团基础研发自主研发的大模型，覆盖语言、视觉、语音、具身全栈。LongCat 相继推出 LongCat-Flash、LongCat-Flash-Thinking、LongCat-Flash-Omni 等系列模型，正在构建具备世界模型能力的通用智能系统加入团队你将参与如下工作 1. VLA 基座模型演进，探索下一代视觉-语言-动作（VLA）底座，攻克跨本体与跨任务泛化的瓶颈。 2. 世界动作模型（World Action Model, WAM）构建，探索全新的 WAM 核心架构设计，利用视频生成，扩散底座进行时空推演与物理规律自学习，转化为低阶动作序列的最优闭环决策。 3. 具身强化学习，研发面...

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【LongCat大模型人才校招】大模型自进化与自动化研究智能体研究员

LongCat 正在探索下一代基础模型的自我改进范式：让模型不只完成单次问答，而是能够围绕真实模型研发任务，持续完成问题发现、假设生成、实验设计、代码实现、训练/评测执行、结果验证、经验沉淀和策略迭代。我们希望构建面向模型研发的自动化研究智能体系统，让 AI 参与并加速 AI 自身的训练、评测和能力进化。 1. 构建自动化研究智能体系统：提升模型在复杂任务分解、长程推理、研究规划、工具使用、代码生成与执行、证据整合和研究报告生成中的闭环能力。 2. 构建可交互、可验证的研究环境：围绕 search、browser、retrieval、code ex...

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【LongCat大模型人才校招】语音大模型算法研究员

LongCat 是美团基础研发自主研发的大模型，覆盖语言、视觉、语音、具身全栈。LongCat 相继推出 LongCat-Flash、LongCat-Flash-Thinking、LongCat-Flash-Omni 等系列模型，正在构建支撑 LongCat全场景的语音大模型。加入团队你将参与如下工作： 1. LLM-ASR 模型演进，研究端到端语音识别大模型的架构与训练范式，攻克复杂声学、多说话人、专业术语热词等核心场景。 2. 下一代 TTS 模型探索，研发上下文感知的语音合成大模型，攻克音色 / 情绪 / 语速 / 方言多属性可控、首包延时与自然度的平衡，逼近真人级表达力。 3. 声纹与说话人建模，...

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【LongCat大模型人才校招】基础大模型 Post-training 算法研究员

我们在探索通过数据优化及大规模RL的方式，持续提升模型的核心基础能力和复杂生产力场景解决困难问题的能力。让模型具备深度思考与可靠行动的特性，推动模型在真实复杂任务中实现从“会说”到“会做”的跨越。团队在以下方向上进行探索，若你对以下一个或者多个课题感兴趣均欢迎投递： 1）大模型核心基础能力优化 1.围绕指令遵循、幻觉缓解、复杂推理、智能体规划等关键能力，研究并开发高效的后训练与对齐方案。 2.深入分析模型行为，通过数据策略、奖励建模、训练范式创新等，系统性提升模型的可靠性与实用性。 2）大规模强化学习与多目标RL...

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【LongCat大模型人才校招】具身智能前沿研究

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。 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...

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【北斗】广告大模型应用算法工程师-【多国多语言LLM-based 推搜广告】

【愿景】随着美团业务向多个海外市场拓展，推荐与搜索系统面临多国家、多语言场景下的核心技术挑战：一方面，不同语言的语义理解差异、跨语言迁移能力不足、低资源语言数据稀缺等问题制约了搜索相关性体验；另一方面，各国市场用户行为模式、文化偏好、消费习惯差异显著，传统推荐系统难以在多国场景下实现统一建模与高效迁移。本岗位致力在打造面向多国多语言场景的推荐搜索一体化解决方案，融合多语言语义理解与大语言模型（LLM）能力，构建具备跨国泛化能力的推荐搜索系统，全面提升境外业务的用户体验与转化效率。【你将参与】方...

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【LongCat大模型人才校招】Agentic Foundation Model 算法研究员

大模型从通用问答走向复杂任务执行，Agent 能力正成为模型演进的关键方向。为此我们探索将通用基座模型向原生 Agentic Foundation Model 演进，为构建下一代自主智能体提供坚实的底座支持。团队在以下方向上进行探索，若你对以下一个或者多个课题感兴趣均欢迎投递： 1）大规模高质量数据体系与轨迹合成数据建设 1.建设 Trillion 级别的大规模跨模态数据处理与合成链路，负责从训练数据获取到配比建模的全流程优化。 2.探索大规模合成数据与自蒸馏技术，制定合成数据应用策略，构建模型持续进化的数据飞轮。 2）长上下文 (Long Context)...

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【北斗】大模型算法工程师—生成式搜推广告算法

【愿景】我们致力于构建健康的本地商业生态，通过为平台客户和消费者提供符合其需求的多元、便捷、高效的商业产品和服务，帮助生态伙伴提高效率、优化经营、实现持续健康发展，推动本地商业数字化营销的发展，促进商业生态繁荣。【你将参与】 1. 多模态理解与表征技术研究：运用多模态技术理解异构本地生活供给（图文/商品/门店/短视频），通过跨模态对齐、多模态预训练、SID编码等方式为召排模型提供高质量表征输入。 2. LLM 与协同信号融合建模：将 LLM 的语义理解与推理能力和协同过滤信号深度融合，通过指令微调、CoT 推理增强、协...

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【北斗】广告大模型应用算法工程师-OneModel广告算法研究员

【愿景】广告系统目前正站在从多级漏斗到端到端大模型的范式跃迁起点，传统的多级漏斗架构（召回→粗排→精排→混排）因各阶段目标割裂、信息截断，存在系统性效率损耗。随着 LLM 表征能力与 Scaling 特性日趋成熟，以端到端生成式模型统一广告全链路决策已成为行业的核心探索方向。本岗位面向美团广告 OneModel 方向，核心任务是研究并落地端到端广告大模型，以统一大模型完成从用户行为信号到最终展示序列的全链路决策，最大化用户体验和平台收益。【你将参与】 1.端到端广告大模型架构设计。基于 Causal Transformer、MLA、MoE 等架构...

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