【北斗】Agent算法研究员——小团

• 1.探索与利用权衡： 负责设计前沿的主动探索训练目标与触发机制，引入不确定性感知等机制，使 Agent 能够根据当前交互状态、上下文历史自主判断自适应进化方向。
• 2.高价值信息捕获： 在极低用户打扰的约束下，设计高效的主动追问与澄清策略，精准、主动地获取用户深层高价值偏好信息。

• 1.长期价值奖励建模： 负责构建面向长期交互与用户留存的奖励模型体系，将用户显式反馈（追问、点击）与隐式行为（停留、改写）转化为高置信度的显式/隐式奖励信号。
• 2.强化学习策略对齐： 运用先进的强化学习算法（如 PPO、GRPO、在线/交互式 RL），优化模型在多轮对话与 AI 搜索场景下的样本效率与收敛性。基于严谨的理论框架（如收敛性保证、遗憾界分析），指导算法的原则性设计，确保策略在复杂、长尾多场景迁移时的可解释性与可靠性。

• 1.可插拔个性化内化模块： 研发高容量、强泛化性的个性化信息内化与记忆模块，动态攻克信息更新频率与偏好识别精度之间的权衡难题。

必要条件：

• 1.2027届本科及以上学历，计算机、人工智能等相关专业；
• 2.在大模型后训练等方面有深入实践，具备较强的动手能力；
• 3.扎实的深度学习和计算机理论基础，精通主流深度学习框架(如Tensorflow、Pytorch)；
• 4.具备强悍的工程思维和代码能力，熟练使用Python/C++等编程语言。

加分项：

• 1.在ICLR/ICML/NIPS/ACL/CVPR等国际顶会有论文发表经历优先；
• 2.优秀的分析、解决问题能力，对AGI的未来趋势与挑战有浓厚兴趣；
• 3.对解决挑战性问题充满激情，较强的责任心、主动性和韧性，能良好的沟通协作。

• 1、拥有业界一流的团队，成员大多来自国内外名校，团队内有多位北斗、博士，可全方位支持前沿技术研究；
• 2、核心业务支撑，参与前沿的大型模型技术研究和落地，探索大模型技术在实际业务场景中的应用；
• 3、创新型团队扁平化管理，研究成果直接连接数亿用户的实际生活；
• 4、美团核心AI落地场景之一，与团队一起探索AI- Native应用的技术难点与挑战，个人成长快。