主分类：Agent系统开发
辅助：AI模型评测工程（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "【北斗实习】大模型应用算法工程师-【出游场景AI助手】",
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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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"degree": "海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生",
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"responsibilities": "【课题说明】\n面向 C 端用户的酒旅专业 AI Agent 项目，旨在构建具备需求理解、行程规划、商品推荐与专业问答能力的酒旅智能 Agent，为用户在行前、行中与行后关键决策环节提供可靠的智能支持。\n该 Agent 面向复杂出游需求与多约束决策场景，打通“咨询—规划—推荐—交易”的一体化酒旅服务链路，提升用户决策效率与酒旅服务转化能力，形成行业领先的智能出游入口。\n【建议研究方向】\n1. 酒旅专业 Agent 技术架构设计\n围绕酒旅场景的复杂任务拆解，构建覆盖需求理解、行程规划、商品推荐与酒旅咨询的专业子 Agent 体系，研究多 Agent 之间的协作机制与任务分工策略，支持用户多轮对话下的动态需求调整与规划演化。\n2. 酒旅 Agent 自动化评测体系研究\n从酒旅专业性与用户体验两个维度，构建多维度评测 Benchmark，覆盖需求理解准确性、规划合理性、推荐匹配度与对话稳定性等核心能力；探索基于规则与模型裁判的 Auto-Eval 方法，提升 Agent 能力评测的效率与一致性。\n3. 酒旅 Agent 模型后训练与数据构建\n探索酒旅领域的合成数据构建方案，快速积累高质量训练数据；结合 SFT、偏好对齐与强化学习等方法，持续提升模型在复杂规划、推荐决策与工具调用等关键任务上的效果与泛化能力。",
"requirements_text": "海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且以下条件至少满足一项：\n1.超级学霸：专业成绩排名前1%。\n2.学术达人：在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文（或导师一作，自己为二作）。\n3.竞赛大神：在顶级大赛上获奖。\n4.工程高手：有大厂实验室的实习经验，或有贡献突出的开源项目。",
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"fulltext": "【北斗实习】大模型应用算法工程师-【出游场景AI助手】\n【北斗实习】大模型应用算法工程师-【出游场景AI助手】\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-02-06\n\n岗位职责\n【课题说明】\n面向 C 端用户的酒旅专业 AI Agent 项目，旨在构建具备需求理解、行程规划、商品推荐与专业问答能力的酒旅智能 Agent，为用户在行前、行中与行后关键决策环节提供可靠的智能支持。\n该 Agent 面向复杂出游需求与多约束决策场景，打通“咨询—规划—推荐—交易”的一体化酒旅服务链路，提升用户决策效率与酒旅服务转化能力，形成行业领先的智能出游入口。\n【建议研究方向】\n1. 酒旅专业 Agent 技术架构设计\n围绕酒旅场景的复杂任务拆解，构建覆盖需求理解、行程规划、商品推荐与酒旅咨询的专业子 Agent 体系，研究多 Agent 之间的协作机制与任务分工策略，支持用户多轮对话下的动态需求调整与规划演化。\n2. 酒旅 Agent 自动化评测体系研究\n从酒旅专业性与用户体验两个维度，构建多维度评测 Benchmark，覆盖需求理解准确性、规划合理性、推荐匹配度与对话稳定性等核心能力；探索基于规则与模型裁判的 Auto-Eval 方法，提升 Agent 能力评测的效率与一致性。\n3. 酒旅 Agent 模型后训练与数据构建\n探索酒旅领域的合成数据构建方案，快速积累高质量训练数据；结合 SFT、偏好对齐与强化学习等方法，持续提升模型在复杂规划、推荐决策与工具调用等关键任务上的效果与泛化能力。\n\n岗位基本要求\n海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且以下条件至少满足一项：\n1.超级学霸：专业成绩排名前1%。\n2.学术达人：在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文（或导师一作，自己为二作）。\n3.竞赛大神：在顶级大赛上获奖。\n4.工程高手：有大厂实验室的实习经验，或有贡献突出的开源项目。\n【课题说明】\n面向 C 端用户的酒旅专业 AI Agent 项目，旨在构建具备需求理解、行程规划、商品推荐与专业问答能力的酒旅智能 Agent，为用户在行前、行中与行后关键决策环节提供可靠的智能支持。\n该 Agent 面向复杂出游需求与多约束决策场景，打通“咨询—规划—推荐—交易”的一体化酒旅服务链路，提升用户决策效率与酒旅服务转化能力，形成行业领先的智能出游入口。\n【建议研究方向】\n1. 酒旅专业 Agent 技术架构设计\n围绕酒旅场景的复杂任务拆解，构建覆盖需求理解、行程规划、商品推荐与酒旅咨询的专业子 Agent 体系，研究多 Agent 之间的协作机制与任务分工策略，支持用户多轮对话下的动态需求调整与规划演化。\n2. 酒旅 Agent 自动化评测体系研究\n从酒旅专业性与用户体验两个维度，构建多维度评测 Benchmark，覆盖需求理解准确性、规划合理性、推荐匹配度与对话稳定性等核心能力；探索基于规则与模型裁判的 Auto-Eval 方法，提升 Agent 能力评测的效率与一致性。\n3. 酒旅 Agent 模型后训练与数据构建\n探索酒旅领域的合成数据构建方案，快速积累高质量训练数据；结合 SFT、偏好对齐与强化学习等方法，持续提升模型在复杂规划、推荐决策与工具调用等关键任务上的效果与泛化能力。\n海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且以下条件至少满足一项：\n1.超级学霸：专业成绩排名前1%。\n2.学术达人：在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文（或导师一作，自己为二作）。\n3.竞赛大神：在顶级大赛上获奖。\n4.工程高手：有大厂实验室的实习经验，或有贡献突出的开源项目。",
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