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": "LongCat - 后训练算法研究员",
"job_level": "未披露",AI生成
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"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",
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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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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 深度参与LongCat模型基础能力优化，包括但不限于指令遵循、幻觉、推理、智能体等；\n\n2. 探索大规模RL及多目标RL的训练方案，与上下游团队合作，构建长期稳定的RL Scaling训练能力，推动模型能力持续提升；\n\n3. 探索Long Horizon场景下大模型的优化方案，包括不限于数据合成、上下文管理、长上下文RL方案等。",
"requirements_text": "1. 对大模型开发流程有深入认知，熟悉预训练、指令微调、RL等流程与框架；\n\n2. 具备扎实的算法和数学理论基础及良好的编程基础，熟悉自然语言处理、生成式AI和机器学习等技术，熟悉Python、Java等至少一种编程语言，熟悉PyTorch等深度学习框架，对技术开发及应用有热情；\n\n3. 目标感强，善于分析和发现问题，拆解简化，有想法并乐于挑战自我，能够从日常工作中发现新的空间；\n\n4. 条理性强且有推动力，能够梳理繁杂的工作并建立有效机制，推动上下游配合完成目标。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"PyTorch",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "1. 团队扁平，人才密度高，美团“北斗计划”和博士员工比例高，近年团队在ICLR、NeurIPS、ICML、ACL等顶会累计发表论文数十篇，团队员工获EMNLP 2024 Outstanding Paper、ACL 2025 Outstanding Paper；\n\n2. 参与大语言模型核心技术研发，接触大规模RL、超长上下文、分布式训练和推理优化等前沿技术；\n\n3. 充足算力保障，拥有大规模分布式训练环境和丰富数据资源。"
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"contact": {
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"fulltext": "LongCat - 后训练算法研究员\nLongCat - 后训练算法研究员\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\n1. 深度参与LongCat模型基础能力优化，包括但不限于指令遵循、幻觉、推理、智能体等；\n\n2. 探索大规模RL及多目标RL的训练方案，与上下游团队合作，构建长期稳定的RL Scaling训练能力，推动模型能力持续提升；\n\n3. 探索Long Horizon场景下大模型的优化方案，包括不限于数据合成、上下文管理、长上下文RL方案等。\n\n岗位基本要求\n1. 对大模型开发流程有深入认知，熟悉预训练、指令微调、RL等流程与框架；\n\n2. 具备扎实的算法和数学理论基础及良好的编程基础，熟悉自然语言处理、生成式AI和机器学习等技术，熟悉Python、Java等至少一种编程语言，熟悉PyTorch等深度学习框架，对技术开发及应用有热情；\n\n3. 目标感强，善于分析和发现问题，拆解简化，有想法并乐于挑战自我，能够从日常工作中发现新的空间；\n\n4. 条理性强且有推动力，能够梳理繁杂的工作并建立有效机制，推动上下游配合完成目标。\n\n岗位亮点\n1. 团队扁平，人才密度高，美团“北斗计划”和博士员工比例高，近年团队在ICLR、NeurIPS、ICML、ACL等顶会累计发表论文数十篇，团队员工获EMNLP 2024 Outstanding Paper、ACL 2025 Outstanding Paper；\n\n2. 参与大语言模型核心技术研发，接触大规模RL、超长上下文、分布式训练和推理优化等前沿技术；\n\n3. 充足算力保障，拥有大规模分布式训练环境和丰富数据资源。\n1. 深度参与LongCat模型基础能力优化，包括但不限于指令遵循、幻觉、推理、智能体等；\n\n2. 探索大规模RL及多目标RL的训练方案，与上下游团队合作，构建长期稳定的RL Scaling训练能力，推动模型能力持续提升；\n\n3. 探索Long Horizon场景下大模型的优化方案，包括不限于数据合成、上下文管理、长上下文RL方案等。\n1. 对大模型开发流程有深入认知，熟悉预训练、指令微调、RL等流程与框架；\n\n2. 具备扎实的算法和数学理论基础及良好的编程基础，熟悉自然语言处理、生成式AI和机器学习等技术，熟悉Python、Java等至少一种编程语言，熟悉PyTorch等深度学习框架，对技术开发及应用有热情；\n\n3. 目标感强，善于分析和发现问题，拆解简化，有想法并乐于挑战自我，能够从日常工作中发现新的空间；\n\n4. 条理性强且有推动力，能够梳理繁杂的工作并建立有效机制，推动上下游配合完成目标。",
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