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        "job_title": "CodeAgent AI工程师",
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        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "核心本地商业-基础研发平台",
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        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "技术类"AI生成
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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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    "requirements": {
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        "degree": "- 本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "- 负责 Code Agent 一个或多个核心模块（规划推理 / 执行沙盒 / 评测数据 / 数据合成）的设计与实现，对成功率、稳定性、吞吐这几个核心指标负责\n- 把真实研发场景里的难题拆开，给出能落地、能迭代的方案，一直跟到上线\n- 和算法、工程、产品团队一起，把方案从原型做到规模化上线，对线上交付质量负责\n- （高职级）定技术方向和架构选型，做关键技术决策，带团队啃下核心技术难题\n\n两条工作主线\n- 建一套统一访问体系的沙盒 PaaS 平台，给各类 env 提供环境管理、资源调度、env scale 能力，支撑复杂环境 agent 的评测、训练、数据合成；提升沙盒调度和路由支持规模量级：沙盒并行规模做到 1000 万，创建吞吐 100 万 RPM，网关转发吞吐做到 1000 万 RPM\n- 建统一的 agentic 数据合成框架和镜像合成系统，给 CodeAgent 方向的蒸馏数据生产、RL 训练、模型评测提供稳定可靠的工程基座\n\n另外，也接受在下面单一方向深耕：\n算法方向：做任务分解和工具调用框架，搞大仓库检索、长上下文压缩与记忆，用 SFT/RL（含执行反馈奖励）把任务成功率提上去\n工程方向：建代码执行沙盒（隔离、编排、并发调度），啃构建加速和依赖缓存，做运行时可观测性和失败诊断回放\n评测方向：建贴近真实的评测集和 benchmark，做端到端质检和效果度量，搭\"采集—清洗—标注—反哺训练\"的数据闭环",
        "requirements_text": "- 本科及以上学历，计算机相关专业\n- 工程 / 算法基础扎实，至少一门主力语言用得熟（Python / Go / Java / TypeScript 等）\n- 做过从 0 到 1 交付复杂系统或模型的完整项目，能独立扛下一个模块的设计和落地\n- 对 Code Agent / LLM 应用有真实理解，能快速跟进并复现前沿工作",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "TypeScript",
            "Java",
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            "大语言模型"
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        "job_highlights": "- 算法、工程、评测三条线不设墙，想钻深一条也行，想做复合型也行\n- 加入美团自研模型团队，建设的沙盒系统深度融入自研模型强化训练、数据合成、agent评测等核心流程，更有开源项目贡献和顶会论文发布机会，打造业界个人影响力。\n- 深入剖析和探索探索大模型的能力边界，追踪业界进展，站在大模型业界的最前沿。\n- 团队保障充足的计算资源，第一时间接触使用业界的模型，并推动美团自研大模型研究进展。\n- 沙盒系统建设挑战大（如何用统一接口承载多种不同隔离级别的执行环境；如何让海量环境镜像做到加载快、启动快、复用高；"
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    "fulltext": "CodeAgent AI工程师\nCodeAgent AI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：软件\n更新时间：2026-07-26\n\n岗位职责\n- 负责 Code Agent 一个或多个核心模块（规划推理 / 执行沙盒 / 评测数据 / 数据合成）的设计与实现，对成功率、稳定性、吞吐这几个核心指标负责\n- 把真实研发场景里的难题拆开，给出能落地、能迭代的方案，一直跟到上线\n- 和算法、工程、产品团队一起，把方案从原型做到规模化上线，对线上交付质量负责\n- （高职级）定技术方向和架构选型，做关键技术决策，带团队啃下核心技术难题\n\n两条工作主线\n- 建一套统一访问体系的沙盒 PaaS 平台，给各类 env 提供环境管理、资源调度、env scale 能力，支撑复杂环境 agent 的评测、训练、数据合成；提升沙盒调度和路由支持规模量级：沙盒并行规模做到 1000 万，创建吞吐 100 万 RPM，网关转发吞吐做到 1000 万 RPM\n- 建统一的 agentic 数据合成框架和镜像合成系统，给 CodeAgent 方向的蒸馏数据生产、RL 训练、模型评测提供稳定可靠的工程基座\n\n另外，也接受在下面单一方向深耕：\n算法方向：做任务分解和工具调用框架，搞大仓库检索、长上下文压缩与记忆，用 SFT/RL（含执行反馈奖励）把任务成功率提上去\n工程方向：建代码执行沙盒（隔离、编排、并发调度），啃构建加速和依赖缓存，做运行时可观测性和失败诊断回放\n评测方向：建贴近真实的评测集和 benchmark，做端到端质检和效果度量，搭\"采集—清洗—标注—反哺训练\"的数据闭环\n\n岗位基本要求\n- 本科及以上学历，计算机相关专业\n- 工程 / 算法基础扎实，至少一门主力语言用得熟（Python / Go / Java / TypeScript 等）\n- 做过从 0 到 1 交付复杂系统或模型的完整项目，能独立扛下一个模块的设计和落地\n- 对 Code Agent / LLM 应用有真实理解，能快速跟进并复现前沿工作\n\n岗位亮点\n- 算法、工程、评测三条线不设墙，想钻深一条也行，想做复合型也行\n- 加入美团自研模型团队，建设的沙盒系统深度融入自研模型强化训练、数据合成、agent评测等核心流程，更有开源项目贡献和顶会论文发布机会，打造业界个人影响力。\n- 深入剖析和探索探索大模型的能力边界，追踪业界进展，站在大模型业界的最前沿。\n- 团队保障充足的计算资源，第一时间接触使用业界的模型，并推动美团自研大模型研究进展。\n- 沙盒系统建设挑战大（如何用统一接口承载多种不同隔离级别的执行环境；如何让海量环境镜像做到加载快、启动快、复用高；如何在高并发下实现高密度、低成本、强隔离；如何让 Agent 执行过程具备轨迹可追踪、任务可恢复、结果可复现的能力）\n- 负责 Code Agent 一个或多个核心模块（规划推理 / 执行沙盒 / 评测数据 / 数据合成）的设计与实现，对成功率、稳定性、吞吐这几个核心指标负责\n- 把真实研发场景里的难题拆开，给出能落地、能迭代的方案，一直跟到上线\n- 和算法、工程、产品团队一起，把方案从原型做到规模化上线，对线上交付质量负责\n- （高职级）定技术方向和架构选型，做关键技术决策，带团队啃下核心技术难题\n\n两条工作主线\n- 建一套统一访问体系的沙盒 PaaS 平台，给各类 env 提供环境管理、资源调度、env scale 能力，支撑复杂环境 agent 的评测、训练、数据合成；提升沙盒调度和路由支持规模量级：沙盒并行规模做到 1000 万，创建吞吐 100 万 RPM，网关转发吞吐做到 1000 万 RPM\n- 建统一的 agentic 数据合成框架和镜像合成系统，给 CodeAgent 方向的蒸馏数据生产、RL 训练、模型评测提供稳定可靠的工程基座\n\n另外，也接受在下面单一方向深耕：\n算法方向：做任务分解和工具调用框架，搞大仓库检索、长上下文压缩与记忆，用 SFT/RL（含执行反馈奖励）把任务成功率提上去\n工程方向：建代码执行沙盒（隔离、编排、并发调度），啃构建加速和依赖缓存，做运行时可观测性和失败诊断回放\n评测方向：建贴近真实的评测集和 benchmark，做端到端质检和效果度量，搭\"采集—清洗—标注—反哺训练\"的数据闭环\n- 本科及以上学历，计算机相关专业\n- 工程 / 算法基础扎实，至少一门主力语言用得熟（Python / Go / Java / TypeScript 等）\n- 做过从 0 到 1 交付复杂系统或模型的完整项目，能独立扛下一个模块的设计和落地\n- 对 Code Agent / LLM 应用有真实理解，能快速跟进并复现前沿工作",
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