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校招【北斗】下一代Agent前沿技术研究员
北京/上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 【岗位要求】
- 1、有好奇心,敢想敢做,学习能力强,具备复杂问题深度思考与拆解能力
- 2、顶会论文(ACL/EMNLP/NeurIPS/ICLR/KDD等)、开源贡献或算法竞赛成果突出者优先
- 3、有OpenClaw/Claude Code深度使用经验与产出优先
- 4、GitHub高Star AI原生项目或向OpenClaw/OpenCode提交过核心PR者优先
- 【岗位吸引力】
- 1、聚焦下一代Agent核心技术:聚焦Agentic RL、自适应推理、长程规划与自我纠错、Skill体系、Agent架构、推理成本优化等——这是当前Agent从"能用"到"好用"的核心技术壁垒,也是全球顶级研究团队正在攻坚的方向
- 2、顶会学术氛围:团队同学26年上半年在ICML/ICLR/ACL/EMNLP等顶会发表论文9篇,与多所顶尖高校保持长期联合研究,内部有完善的学术氛围
- 3、资源与自由度双保证:充足GPU集群 + Token供给,不以短期业务KPI为导向,共同商定研究问题,弹药和方向都不是瓶颈
岗位描述
【岗位职责】
我们致力于用科技创新为用户和生态伙伴创造超预期的交互体验和效率提升,依托生活服务领域多样化且复杂的业务场景,聚焦基座技术与公司战略级应用方向的深度融合,持续推动前沿技术的落地,同时积极探索和挑战技术的无人区,不断定义并刷新行业的最先进技术标准。
- 1、更聪明:通过Agentic RL、自适应推理等技术提升Agent长程规划与自我纠错能力
- 2、好复用:探索Skill的表示、组织与调度机制,让能力可组合可进化
- 3、低成本:攻克推理成本控制、上下文治理与长期记忆等核心难题
- 4、能应用:从0到1探索C端Agent社区等产品
【任职要求】
【岗位要求】
- 1、有好奇心,敢想敢做,学习能力强,具备复杂问题深度思考与拆解能力
- 2、顶会论文(ACL/EMNLP/NeurIPS/ICLR/KDD等)、开源贡献或算法竞赛成果突出者优先
- 3、有OpenClaw/Claude Code深度使用经验与产出优先
- 4、GitHub高Star AI原生项目或向OpenClaw/OpenCode提交过核心PR者优先
【岗位吸引力】
- 1、聚焦下一代Agent核心技术:聚焦Agentic RL、自适应推理、长程规划与自我纠错、Skill体系、Agent架构、推理成本优化等——这是当前Agent从"能用"到"好用"的核心技术壁垒,也是全球顶级研究团队正在攻坚的方向
- 2、顶会学术氛围:团队同学26年上半年在ICML/ICLR/ACL/EMNLP等顶会发表论文9篇,与多所顶尖高校保持长期联合研究,内部有完善的学术氛围
- 3、资源与自由度双保证:充足GPU集群 + Token供给,不以短期业务KPI为导向,共同商定研究问题,弹药和方向都不是瓶颈
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该岗位可能会问的问题
基于 后端开发 岗位的常见面试问题整理
请解释 RESTful API 的设计原则,并举一个你实际设计过的例子
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1. 资源导向:URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义:GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态:每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口:一致的响应格式(如 JSON) 5. 举例:用户模块 /users/{id},GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删,返回统一 {code, data, message}
MySQL 索引的底层数据结构是什么?为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树
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1. B+ 树:非叶子节点只存 key 不存 data,单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表,支持范围查询(哈希表不支持范围) 3. 高度低(3-4 层可存千万级数据),减少磁盘 IO 4. 对比红黑树:B+ 树是多叉的,高度更低,磁盘 IO 更少
你参与过的最复杂的后端项目是什么,你承担了什么角色
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1. 项目背景:一句话说清业务场景 2. 技术栈:语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责:你做的,不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点:遇到了什么具体问题,怎么解决的 5. 数据佐证:QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少
什么是微服务架构,和单体架构相比各有什么优劣
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如何设计一个高并发的秒杀系统
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1. 前端限流:按钮置灰、验证码 2. 网关层:Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层:Redis 预减库存(原子操作),消息队列异步下单 4. 数据库:乐观锁扣库存,读写分离 5. 降级方案:流量过大时返回「已售罄」而非崩溃
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