美团
校招【LongCat大模型人才校招】多模态交互算法研究员
北京/上海 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 1.计算机、人工智能等相关专业硕士/博士学位，具备扎实的视觉、语音和深度学习学习理论功底；
- 2.在 NeurIPS / ICLR / ACL / CVPR / ICCV / ICASSP / Interspeech 等顶级会议发表过高水平论文者优先；
- 3.深入理解VLM，Audio LLM等至少一项前沿技术；
- 4.精通 PyTorch，具备大规模分布式训练经验；
岗位描述
【岗位职责】
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，研发面向人机自然对话的打断、判停与时机决策机制，让模型在复杂声学与多说话人场景下做到自然不抢话、不漏话、在恰当时机主动发起交互。
- 4. 下一代交互范式探索，研究交互式思考 模型、流式工具调用等前沿能力，定义下一代多模态实时交互大模型的形态边界。
【为什么是我们】
- 1.全栈顶配算力支持，依托美团大规模算力集群，提供千卡至万卡级算力支持，具备成熟的分布式训练与低延迟推理优化栈，保障 世界动作模型与 VLA 大规模训练。
- 2.与优秀人才同行，你将与行业顶尖的大模型研究员及机器人领域专家并肩作战，共同攻克具身智能的技术难点。
【任职要求】
- 1.计算机、人工智能等相关专业硕士/博士学位，具备扎实的视觉、语音和深度学习学习理论功底；
- 2.在 NeurIPS / ICLR / ACL / CVPR / ICCV / ICASSP / Interspeech 等顶级会议发表过高水平论文者优先；
- 3.深入理解VLM，Audio LLM等至少一项前沿技术；
- 4.精通 PyTorch，具备大规模分布式训练经验；
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
查看答题思路
1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
查看答题思路
1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
查看答题思路
1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
查看答题思路
1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
更多面试题库功能即将上线
信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。