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校招【LongCat大模型人才校招】大模型预训练数据算法专家
北京/上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 1.具备强烈的好奇心与自驱力，对AI数据体系建设与模型优化充满热情，能够从全局视角思考数据与模型的关系。
- 2.深入理解大模型预训练基本原理，具备优秀的数据敏感度与指标设计能力；对"什么样的语料是好语料"有深刻的直觉和判断力，对预训练数据特性、分布及Scaling特性有深刻洞察。
- 3.有开源/闭源LLM预训练数据建设经验者优先。
- 4.在NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、ACL、EMNLP等顶级会议以第一作者发表论文者优先。
岗位描述
【岗位职责】
【AI愿景】
美团龙猫基座大模型，不只聪明，更懂生活。从语言理解到全模态感知，从架构创新到极致推理，从海量预训练到亿级真实订单 —— 我们造的不仅是实验室里的“优等生”，更是活在大街小巷、三餐四季里的AI。 而我们想做的远不止于此 —— 让模型自己提出假设、训练自己、不断进化； 让一群智能体像团队一样分工协作、攻克复杂问题； 让 AI 走出屏幕，理解物理世界、走进真实场景。 这是我们正在冲刺的方向，也是你可以参与定义的未来。 加入我们，一起把智能带进真实物理世界，亲手打造下一代 AGI！
【团队介绍】
基座大模型AI Infra团队，以支撑前沿基础模型持续演进为目标，面向大模型研发与生产全链路，构建高性能、高稳定性、可持续扩展的AI基础设施体系。围绕高效率实验平台、大规模训练生产能力，以及模型结构与芯片架构协同优化， 沉淀软硬一体、训推贯通的关键基础能力，提升模型迭代效率、训练资源利用率与系统上限。
【为什么是我们】
- 1. 你的工作直接决定万亿大模型的效果天花板 —— 预训练数据质量是影响模型能力的最底层变量，这个方向持续重要且极富挑战，您在做"最核心的事”的同时，是在挖掘大金矿。
- 2. 超大规模数据工程实战 —— 万亿级网页、百亿级文档等您挖掘，您积累的系统设计和优化经验，具有极强的稀缺性与市场价值。
- 3. 学术与业务双驱动 —— 团队技术氛围浓厚，鼓励技术创新、突破以及成果转化；核心技术有机会在顶会发表，业务落地与学术产出双向驱动。
【岗位职责】
- 1.主导预训练数据全链路闭环建设，包括但不限于数据理解、数据处理、数据价值判定、多样性建设、数据实验以及评估方法和评估指标建设。
- 2.建立多维度预训练数据体系，包括质量、多样性、困惑度、有用性、复杂度等。
- 3.建立"数据-模型"的全链路归因分析能力，通过消融实验和量化分析，深度研究不同数据源及质量对模型下游任务能力的影响以及用更少的数据量达到更优的模型效果。
- 4.持续跟踪学界与业界在Data Selection、Data Pruning等方向的最新进展，并推动技术落地。
【任职要求】
- 1.具备强烈的好奇心与自驱力，对AI数据体系建设与模型优化充满热情，能够从全局视角思考数据与模型的关系。
- 2.深入理解大模型预训练基本原理，具备优秀的数据敏感度与指标设计能力；对"什么样的语料是好语料"有深刻的直觉和判断力，对预训练数据特性、分布及Scaling特性有深刻洞察。
- 3.有开源/闭源LLM预训练数据建设经验者优先。
- 4.在NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、ACL、EMNLP等顶级会议以第一作者发表论文者优先。
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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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