主分类：大模型与生成式算法研发
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】生活服务领域基座增强技术研究",
"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": "本课题探索大模型垂直领域知识高效增强方法，包括数据策略、训练策略以及scaling law友好的训练方法，打造适配实际应用所需的基座能力。研究内容包括但不限于：\n1） 大模型基座知识能力增强，通过大规模continue pretrain打造生活服务领域基座，赋能美团各类大模型应用场景。\n2）探索预训练增强阶段的大规模高质量数据自动合成、Scaling Law、长链条复杂推理反思能力增强。\n3）建设生活服务chat模型与智能体，通过强化学习等方式增强模型推理反思、复杂指令遵循、高情商交互等能力，支撑大模型在生活服务领域的应用。",
"requirements_text": "1）对NLP、大模型等相关领域一个或多个方向有深入的研究经历，且有相关实际项目经验。\n2）熟练使用深度学习框架（比如PyTorch），熟悉 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。\n加分项：\n1）在知名开源项目中有核心贡献者优先。\n2）有过预训练经验、深度推理、强化学习等方向的经验。\n3）发表过高水平论文。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"深度学习",
"强化学习",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "加分项：；1）在知名开源项目中有核心贡献者优先",
"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=3153889354&jobShareType=1"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "3153889354",
"post_date": "",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://zhaopin.meituan.com/web/position/detail?jobUnionId=3153889354&jobShareType=1"
},
"fulltext": "【大模型北斗实习】生活服务领域基座增强技术研究\n【大模型北斗实习】生活服务领域基座增强技术研究\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本课题探索大模型垂直领域知识高效增强方法，包括数据策略、训练策略以及scaling law友好的训练方法，打造适配实际应用所需的基座能力。研究内容包括但不限于：\n1） 大模型基座知识能力增强，通过大规模continue pretrain打造生活服务领域基座，赋能美团各类大模型应用场景。\n2）探索预训练增强阶段的大规模高质量数据自动合成、Scaling Law、长链条复杂推理反思能力增强。\n3）建设生活服务chat模型与智能体，通过强化学习等方式增强模型推理反思、复杂指令遵循、高情商交互等能力，支撑大模型在生活服务领域的应用。\n\n岗位基本要求\n1）对NLP、大模型等相关领域一个或多个方向有深入的研究经历，且有相关实际项目经验。\n2）熟练使用深度学习框架（比如PyTorch），熟悉 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。\n加分项：\n1）在知名开源项目中有核心贡献者优先。\n2）有过预训练经验、深度推理、强化学习等方向的经验。\n3）发表过高水平论文。\n本课题探索大模型垂直领域知识高效增强方法，包括数据策略、训练策略以及scaling law友好的训练方法，打造适配实际应用所需的基座能力。研究内容包括但不限于：\n1） 大模型基座知识能力增强，通过大规模continue pretrain打造生活服务领域基座，赋能美团各类大模型应用场景。\n2）探索预训练增强阶段的大规模高质量数据自动合成、Scaling Law、长链条复杂推理反思能力增强。\n3）建设生活服务chat模型与智能体，通过强化学习等方式增强模型推理反思、复杂指令遵循、高情商交互等能力，支撑大模型在生活服务领域的应用。\n1）对NLP、大模型等相关领域一个或多个方向有深入的研究经历，且有相关实际项目经验。\n2）熟练使用深度学习框架（比如PyTorch），熟悉 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。\n加分项：\n1）在知名开源项目中有核心贡献者优先。\n2）有过预训练经验、深度推理、强化学习等方向的经验。\n3）发表过高水平论文。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}