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）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "【基座大模型北斗实习】基座大模型-Coding方向",
"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
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"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。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "简介：Coding是当前 AI 技术落地最快、商业价值最大的方向之一。从代码补全到自主修复 GitHub Issue、到端到端软件工程自动化，大模型 Coding 能力的突破正在重塑整个软件开发范式。我们正在构建下一代具有强大代码生成与自主 Agent 能力的基座模型，打造可在真实工程环境中独立运作的 AI 开发者。\n\n岗位职责\n1、负责基座大模型在代码生成、代码理解、代码 debug 等方向的能力研究与提升，提升模型在Coding任务中的 Planning、长上下文理解等核心能力。\n2、探索模型在 repo 级代码理解、跨文件修改、自主 debug 等复杂任务上的能力边界。\n3、参与 Post-training（SFT / RL/ PRM）等 Alignment 方法在 Coding 场景的研究与落地。",
"requirements_text": "1、熟悉NLP、LLM、MLsys、Optimization、OR、Control、RL等相关领域，对其中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、熟悉Python等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境；\n3、熟悉Pytorch、 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。\n\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,ACL,EMNLP等）；\n3、KDDCup等业界知名机器学习比赛中获奖经历。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Linux",
"PyTorch",
"机器学习",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "加分项：；2、发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,ACL,EMNLP等）",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "【基座大模型北斗实习】基座大模型-Coding方向\n【基座大模型北斗实习】基座大模型-Coding方向\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\n更新时间：2026-04-03\n\n岗位职责\n简介：Coding是当前 AI 技术落地最快、商业价值最大的方向之一。从代码补全到自主修复 GitHub Issue、到端到端软件工程自动化，大模型 Coding 能力的突破正在重塑整个软件开发范式。我们正在构建下一代具有强大代码生成与自主 Agent 能力的基座模型，打造可在真实工程环境中独立运作的 AI 开发者。\n\n岗位职责\n1、负责基座大模型在代码生成、代码理解、代码 debug 等方向的能力研究与提升，提升模型在Coding任务中的 Planning、长上下文理解等核心能力。\n2、探索模型在 repo 级代码理解、跨文件修改、自主 debug 等复杂任务上的能力边界。\n3、参与 Post-training（SFT / RL/ PRM）等 Alignment 方法在 Coding 场景的研究与落地。\n\n岗位基本要求\n1、熟悉NLP、LLM、MLsys、Optimization、OR、Control、RL等相关领域，对其中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、熟悉Python等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境；\n3、熟悉Pytorch、 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。\n\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,ACL,EMNLP等）；\n3、KDDCup等业界知名机器学习比赛中获奖经历。\n简介：Coding是当前 AI 技术落地最快、商业价值最大的方向之一。从代码补全到自主修复 GitHub Issue、到端到端软件工程自动化，大模型 Coding 能力的突破正在重塑整个软件开发范式。我们正在构建下一代具有强大代码生成与自主 Agent 能力的基座模型，打造可在真实工程环境中独立运作的 AI 开发者。\n\n岗位职责\n1、负责基座大模型在代码生成、代码理解、代码 debug 等方向的能力研究与提升，提升模型在Coding任务中的 Planning、长上下文理解等核心能力。\n2、探索模型在 repo 级代码理解、跨文件修改、自主 debug 等复杂任务上的能力边界。\n3、参与 Post-training（SFT / RL/ PRM）等 Alignment 方法在 Coding 场景的研究与落地。\n1、熟悉NLP、LLM、MLsys、Optimization、OR、Control、RL等相关领域，对其中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、熟悉Python等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境；\n3、熟悉Pytorch、 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。\n\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,ACL,EMNLP等）；\n3、KDDCup等业界知名机器学习比赛中获奖经历。",
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