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校招【LongCat大模型人才校招】基座评测与认知分析算法研究员-基础模型及Agent能力研究
北京/上海 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 1.硕士及以上学历，计算机或相关专业，博士优先。
- 2.在 ML / NLP / RL / CV / Speech 等相关方向有扎实的研究基础，在 ACL / EMNLP / NAACL / NeurIPS / ICML / ICLR / CVPR / ICCV / ICASSP 等顶级会议发表论文者优先。
- 3.优秀的代码和算法功底，具备工匠精神，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先。
- 4.在大模型领域或强化学习领域，主导过大影响力的项目或论文者优先。
- 5.出色的问题分析和解决能力，有自主探索、深耕一个领域的决心和定力。
岗位描述
【岗位职责】
当前，我们正处在大模型从Chat Bot进化为自主智能体（Agent）的关键阶段。Agent 已深度融入代码生产、办公、搜索等场高价值景，其核心能力从单轮对话拓展到复杂任务规划、工具编排、长程记忆与多步推理。如何系统、科学地衡量这些前沿能力，已成为决定大模型能力天花板的核心挑战。我们诚邀对 Agent 评测有信念感的你，一同定义下一代 Agent 能力的标尺。
本岗位涉及的具体方向包括：
- 1.构建 Agent 全维度评测体系：设计横跨感知-规划-执行-反思完整闭环的评测维度框架，重点覆盖代码、办公、搜索等高价值场景。
- 2.面向真实用户体验的评测方案建设：当前许多Agent应用领域出现了Benchmark指标相对饱和，无法准确链接真实用户使用体验等问题，我们希望从用户实际使用场景出发，构建高度拟真的交互式评测方案，设计体现用户使用体验的评测指标，对齐训练优化方向与提升用户体验的目标。
- 3.基于线上回流日志的模型问题分析与评测验收：利用线上真实交互日志，系统化挖掘 Agent 在复杂链路中的典型失效模式，如工具幻觉、目标偏离等。将发现的 Badcase 自动归因并转化为可复现的回归测试用例，建立基于回流问题的评测看板，以数据驱动方式量化模型版本迭代的真实收益。
- 4.探索下一代评测范式：研究人-智能体协同评估、自进化能力评估、Agentic Evaluation、Auto Research等前沿课题，推动评测范式和模型优化范式演进，产出高水平技术报告与顶会论文。
【为什么是我们】
- 1.美团拥有世界级的业务难题，从POC到大规模场景，充满机遇与挑战，兼顾学习和成长。
- 2.业界前列的NV GPU和非GPU算力规模，协同算法，AI框架，网络，计算，芯片等多个团队共同建设大模型软、硬件技术底座。
- 3.团队拥有同行TOP级别的评测基础能力和相应资源投入，在大模型评测研究领域具备国内领先的竞争力，团队近年产出了PRDBench、AMemGym、CATArena等数十篇高质量论文及研究工作。
【任职要求】
- 1.硕士及以上学历，计算机或相关专业，博士优先。
- 2.在 ML / NLP / RL / CV / Speech 等相关方向有扎实的研究基础，在 ACL / EMNLP / NAACL / NeurIPS / ICML / ICLR / CVPR / ICCV / ICASSP 等顶级会议发表论文者优先。
- 3.优秀的代码和算法功底，具备工匠精神，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先。
- 4.在大模型领域或强化学习领域，主导过大影响力的项目或论文者优先。
- 5.出色的问题分析和解决能力，有自主探索、深耕一个领域的决心和定力。
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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
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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
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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
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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
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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
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