主分类：机器人与自动驾驶算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "LongCat - 具身图形算法工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-基础研发平台",
"location": "北京市 / 上海市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
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"company_size": "10000人以上",
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"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。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "在计算机科学或相关领域获得学士、硕士或博士学位",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "在 LongCat 基座大模型团队，从事具身方向图形算法相关的研究和工作，从事下述方向至少之一：\n\n1. 具身智能仿真平台的研发。构建自动化的合成数据全流程的系统，包括轨迹生成采样、标注、打分、清洗和验证。同时通过仿真平台进行数据、训练和评测等全链路的研发，贯彻仿真环境在模型生产的全部生命周期。使得模型能够在仿真中快速得到验证，并最终希望应用到物理世界。\n\n2. 具身场景的 3D AIGC 方向研究和落地，关注该领域的前沿进展，对其进行使用、复现和创新。整合已有的三维资产和场景，构建数据集。基于 3D AIGC 技术，在具身智能领域自动化地进行资产、场景和任务的自动生成和重建。为了能够尽可能对物理世界进行近似，需要在生成高质量三维资产的同时，生成高质量的材质和物理参数，对于可交互物体还需还原其结构。\n\n3. 具身智能场景下强化学习框架的研发，进一步地围绕强化学习框架，考虑可能的具身训练新范式，进行比如自主学习等其它的和环境交互的训练框架研发。在这个过程中需要同时考虑仿真平台和训练、推理引擎等模块的计算特性。\n\n基于上述主要方向，可以根据个人兴趣进行相关研究和工作。",
"requirements_text": "1. 在计算机科学或相关领域获得学士、硕士或博士学位。\n2. 具备扎实的编程能力、出色的自驱力、快速学习能力和解决问题的能力。\n3. 对人工智能、计算机图形学、机器人等领域有相关经验。\n4. 对具身智能和仿真技术抱有浓厚兴趣和热情，在相关领域有深入研究。\n5. 在人工智能、计算机图形学、机器人等领域的顶级会议或期刊上有论文发表者优先。",
"skills": [AI生成
"解决问题",
"学习能力"
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"preferred_qualifications": "5. 在人工智能、计算机图形学、机器人等领域的顶级会议或期刊上有论文发表者优先",
"job_highlights": "1. 美团 LongCat 基座大模型的核心团队。有机会接触到前沿的多模态大模型算法方案和工程框架，技术氛围浓厚，团队重视前沿技术创新。\n2. 具身智能为当下前沿的方向之一。"
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"fulltext": "LongCat - 具身图形算法工程师\nLongCat - 具身图形算法工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\n部门：核心本地商业-基础研发平台\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-05-28\n\n岗位职责\n在 LongCat 基座大模型团队，从事具身方向图形算法相关的研究和工作，从事下述方向至少之一：\n\n1. 具身智能仿真平台的研发。构建自动化的合成数据全流程的系统，包括轨迹生成采样、标注、打分、清洗和验证。同时通过仿真平台进行数据、训练和评测等全链路的研发，贯彻仿真环境在模型生产的全部生命周期。使得模型能够在仿真中快速得到验证，并最终希望应用到物理世界。\n\n2. 具身场景的 3D AIGC 方向研究和落地，关注该领域的前沿进展，对其进行使用、复现和创新。整合已有的三维资产和场景，构建数据集。基于 3D AIGC 技术，在具身智能领域自动化地进行资产、场景和任务的自动生成和重建。为了能够尽可能对物理世界进行近似，需要在生成高质量三维资产的同时，生成高质量的材质和物理参数，对于可交互物体还需还原其结构。\n\n3. 具身智能场景下强化学习框架的研发，进一步地围绕强化学习框架，考虑可能的具身训练新范式，进行比如自主学习等其它的和环境交互的训练框架研发。在这个过程中需要同时考虑仿真平台和训练、推理引擎等模块的计算特性。\n\n基于上述主要方向，可以根据个人兴趣进行相关研究和工作。\n\n岗位基本要求\n1. 在计算机科学或相关领域获得学士、硕士或博士学位。\n2. 具备扎实的编程能力、出色的自驱力、快速学习能力和解决问题的能力。\n3. 对人工智能、计算机图形学、机器人等领域有相关经验。\n4. 对具身智能和仿真技术抱有浓厚兴趣和热情，在相关领域有深入研究。\n5. 在人工智能、计算机图形学、机器人等领域的顶级会议或期刊上有论文发表者优先。\n\n岗位亮点\n1. 美团 LongCat 基座大模型的核心团队。有机会接触到前沿的多模态大模型算法方案和工程框架，技术氛围浓厚，团队重视前沿技术创新。\n2. 具身智能为当下前沿的方向之一。\n在 LongCat 基座大模型团队，从事具身方向图形算法相关的研究和工作，从事下述方向至少之一：\n\n1. 具身智能仿真平台的研发。构建自动化的合成数据全流程的系统，包括轨迹生成采样、标注、打分、清洗和验证。同时通过仿真平台进行数据、训练和评测等全链路的研发，贯彻仿真环境在模型生产的全部生命周期。使得模型能够在仿真中快速得到验证，并最终希望应用到物理世界。\n\n2. 具身场景的 3D AIGC 方向研究和落地，关注该领域的前沿进展，对其进行使用、复现和创新。整合已有的三维资产和场景，构建数据集。基于 3D AIGC 技术，在具身智能领域自动化地进行资产、场景和任务的自动生成和重建。为了能够尽可能对物理世界进行近似，需要在生成高质量三维资产的同时，生成高质量的材质和物理参数，对于可交互物体还需还原其结构。\n\n3. 具身智能场景下强化学习框架的研发，进一步地围绕强化学习框架，考虑可能的具身训练新范式，进行比如自主学习等其它的和环境交互的训练框架研发。在这个过程中需要同时考虑仿真平台和训练、推理引擎等模块的计算特性。\n\n基于上述主要方向，可以根据个人兴趣进行相关研究和工作。\n1. 在计算机科学或相关领域获得学士、硕士或博士学位。\n2. 具备扎实的编程能力、出色的自驱力、快速学习能力和解决问题的能力。\n3. 对人工智能、计算机图形学、机器人等领域有相关经验。\n4. 对具身智能和仿真技术抱有浓厚兴趣和热情，在相关领域有深入研究。\n5. 在人工智能、计算机图形学、机器人等领域的顶级会议或期刊上有论文发表者优先。",
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