主分类：AI模型评测工程
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "LongCat - 基座agent评测分析算法研究员（生产力方向）",
"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",
"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": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "负责围绕AI大模型算法的认知分析的研究工作，具体工作内容包括但不限于：\n1. 深入理解大规模语言模型的模型结构、训练过程以及评测方式，根据模型的训练过程以及评测结果，对大语言模型存在的问题进行研究。\n2. 深度参与通用生产力在claude code/OpenClaw等场景下的基座模型能力优化迭代，设计具有长路径、多步骤交互特征的评测任务集，实现从“单次问答”到“闭环任务”的评测转型。\n3. 探索长周期下Agent在复杂任务的能力边界，涵盖工具调用、决策规划和记忆管理等方向，对前沿评测范式如基于沙盒环境的动态评测和多agent协同效率等进行深入研究.",
"requirements_text": "1. 硕士及以上学历，计算机、数学或相关专业。熟悉Java/Python/C++等编程语言，良好的编码习惯和一定的工程能力 ；\n2. 具有机器学习或深度学习算法的基础知识，熟练掌握自然语言处理、多模态或大模型相关算法和模型；\n3. 具备工匠精神，对每一行代码负责，对业务方负责。有良好的沟通合作意识和较强的问题解决能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "1. 在计算机领域顶会(如ACL、EMNLP、NeurIPS、AAAI等）上以一作发表过论文者优先；\n2. 具备从事相关行业人工智能开发、算法研究等相关工作经验者优先；\n3. 对ClaudeCode和OpenClaw等agent框架有深入了解或丰富使用经验者优先；"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"posting": {
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"fulltext": "LongCat - 基座agent评测分析算法研究员（生产力方向）\nLongCat - 基座agent评测分析算法研究员（生产力方向）\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：2026-07-28\n\n岗位职责\n负责围绕AI大模型算法的认知分析的研究工作，具体工作内容包括但不限于：\n1. 深入理解大规模语言模型的模型结构、训练过程以及评测方式，根据模型的训练过程以及评测结果，对大语言模型存在的问题进行研究。\n2. 深度参与通用生产力在claude code/OpenClaw等场景下的基座模型能力优化迭代，设计具有长路径、多步骤交互特征的评测任务集，实现从“单次问答”到“闭环任务”的评测转型。\n3. 探索长周期下Agent在复杂任务的能力边界，涵盖工具调用、决策规划和记忆管理等方向，对前沿评测范式如基于沙盒环境的动态评测和多agent协同效率等进行深入研究.\n\n岗位基本要求\n1. 硕士及以上学历，计算机、数学或相关专业。熟悉Java/Python/C++等编程语言，良好的编码习惯和一定的工程能力 ；\n2. 具有机器学习或深度学习算法的基础知识，熟练掌握自然语言处理、多模态或大模型相关算法和模型；\n3. 具备工匠精神，对每一行代码负责，对业务方负责。有良好的沟通合作意识和较强的问题解决能力。\n\n岗位亮点\n1. 在计算机领域顶会(如ACL、EMNLP、NeurIPS、AAAI等）上以一作发表过论文者优先；\n2. 具备从事相关行业人工智能开发、算法研究等相关工作经验者优先；\n3. 对ClaudeCode和OpenClaw等agent框架有深入了解或丰富使用经验者优先；\n负责围绕AI大模型算法的认知分析的研究工作，具体工作内容包括但不限于：\n1. 深入理解大规模语言模型的模型结构、训练过程以及评测方式，根据模型的训练过程以及评测结果，对大语言模型存在的问题进行研究。\n2. 深度参与通用生产力在claude code/OpenClaw等场景下的基座模型能力优化迭代，设计具有长路径、多步骤交互特征的评测任务集，实现从“单次问答”到“闭环任务”的评测转型。\n3. 探索长周期下Agent在复杂任务的能力边界，涵盖工具调用、决策规划和记忆管理等方向，对前沿评测范式如基于沙盒环境的动态评测和多agent协同效率等进行深入研究.\n1. 硕士及以上学历，计算机、数学或相关专业。熟悉Java/Python/C++等编程语言，良好的编码习惯和一定的工程能力 ；\n2. 具有机器学习或深度学习算法的基础知识，熟练掌握自然语言处理、多模态或大模型相关算法和模型；\n3. 具备工匠精神，对每一行代码负责，对业务方负责。有良好的沟通合作意识和较强的问题解决能力。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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