主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：机器人与自动驾驶算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "【大模型北斗实习】多模态智能体算法研究与自主规划",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京市 / 上海市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
},
"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "meituan.com",
"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "自主任务执行的计算智能体是AI应用的重要场景之一，具备充分的技术深度(如浅层环境感知能力和深层规划决策能力)和广泛的应用价值(如智能助手、具身智能等)。本课题旨在构建业界前沿的多模态智能体，包括2D数字世界的Computer Use和Browser Use，以及3D物理世界的具身智能等能力。探索优化智能体在视觉理解、决策反思、强化学习等方向的技术挑战。\n研究内容包括：\n1）智能体算法优化：提升智能体视觉定位和决策反思水平，探索强化学习在智能体决策的应用价值，构建2D数字和3D物理环境的环境感知能力。\n2）Compute & Brower Use：探索多模态大模型自主规划完成计算机、手机、互联网网页的操作能力。\n3）具身智能：探索多模态大模型的空间理解和自主规划能力，能够完成物理世界操作能力。",
"requirements_text": "1）在CV、NLP、多模态等相关领域有其中一个或多个方向有深入的研究经历。\n2）熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。\n3）熟练使用Python、C++等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境。\n加分项：\n1）有影响力的开源项目中做出过核心贡献。\n2）发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,CVPR,ICCV,ECCV等）。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"自然语言处理"
],
"preferred_qualifications": "加分项：；2）发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,CVPR,ICCV,ECCV等）",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://zhaopin.meituan.com/web/position/detail?jobUnionId=3153873069&jobShareType=1"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "3153873069",
"post_date": "",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://zhaopin.meituan.com/web/position/detail?jobUnionId=3153873069&jobShareType=1"
},
"fulltext": "【大模型北斗实习】多模态智能体算法研究与自主规划\n【大模型北斗实习】多模态智能体算法研究与自主规划\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\n职位类别：技术类\n职位族群：算法,硬件,软件\n更新时间：2025-05-23\n\n岗位职责\n自主任务执行的计算智能体是AI应用的重要场景之一，具备充分的技术深度(如浅层环境感知能力和深层规划决策能力)和广泛的应用价值(如智能助手、具身智能等)。本课题旨在构建业界前沿的多模态智能体，包括2D数字世界的Computer Use和Browser Use，以及3D物理世界的具身智能等能力。探索优化智能体在视觉理解、决策反思、强化学习等方向的技术挑战。\n研究内容包括：\n1）智能体算法优化：提升智能体视觉定位和决策反思水平，探索强化学习在智能体决策的应用价值，构建2D数字和3D物理环境的环境感知能力。\n2）Compute & Brower Use：探索多模态大模型自主规划完成计算机、手机、互联网网页的操作能力。\n3）具身智能：探索多模态大模型的空间理解和自主规划能力，能够完成物理世界操作能力。\n\n岗位基本要求\n1）在CV、NLP、多模态等相关领域有其中一个或多个方向有深入的研究经历。\n2）熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。\n3）熟练使用Python、C++等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境。\n加分项：\n1）有影响力的开源项目中做出过核心贡献。\n2）发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,CVPR,ICCV,ECCV等）。\n自主任务执行的计算智能体是AI应用的重要场景之一，具备充分的技术深度(如浅层环境感知能力和深层规划决策能力)和广泛的应用价值(如智能助手、具身智能等)。本课题旨在构建业界前沿的多模态智能体，包括2D数字世界的Computer Use和Browser Use，以及3D物理世界的具身智能等能力。探索优化智能体在视觉理解、决策反思、强化学习等方向的技术挑战。\n研究内容包括：\n1）智能体算法优化：提升智能体视觉定位和决策反思水平，探索强化学习在智能体决策的应用价值，构建2D数字和3D物理环境的环境感知能力。\n2）Compute & Brower Use：探索多模态大模型自主规划完成计算机、手机、互联网网页的操作能力。\n3）具身智能：探索多模态大模型的空间理解和自主规划能力，能够完成物理世界操作能力。\n1）在CV、NLP、多模态等相关领域有其中一个或多个方向有深入的研究经历。\n2）熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。\n3）熟练使用Python、C++等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境。\n加分项：\n1）有影响力的开源项目中做出过核心贡献。\n2）发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,CVPR,ICCV,ECCV等）。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
"std_aux_codes": [
"T013"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}