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 - 多模态算法研究员",
"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",
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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_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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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "探索下一代原生多模态基础模型：让模型不止于接入视觉能力，而是能够统一建模文本、图像、视频与交互过程，像理解文字一样理解视觉世界，并在真实物理场景中进行推理、生成和行动。我们将重点探索统一的多模态表征体系，包括离散视觉 token、连续视觉表征及其混合形式，使图像与视频能够被基础模型高效学习、组合和生成。\n你将参与以下方向中的一个或多个：\n\n1、研究多模态与文本模态的深度融合策略，包括 early fusion 架构设计、多模态 / 文本数据配比优化、多模态上下文建模等，实现视觉能力与语言能力的协同提升。\n2、从互联网及业务场景中大规模挖掘、清洗和构建高质量多模态训练数据，覆盖图文交错、视频、网页、文档、GUI、代码和交互轨迹等数据形态，支撑模型在 browser use、复杂文档理解、vision-to-code 等生产力场景的能力突破。\n3、设计兼顾理解、重建与生成的视觉表征体系，包括离散视觉 tokenizer、多尺度视觉 token、视频 tokenization 以及连续 / 离散混合表征；基于理解与生成统一的表征，规模化构建图文交错、视频序列等多模态自监督预训练数据，解锁新的多模态智能维度。\n4、基于理解与生成统一的模型能力，探索长程、多轮的多模态生成与交互任务，通过端到端强化学习激发模型的自我评估和迭代修正能力；进一步探索未来帧预测、状态建模和交互轨迹学习在物理视觉世界中的推理、规划与行动能力。",
"requirements_text": "1、熟悉 Python，熟练使用 PyTorch/Megatron/DeepSpeed 等训练框架，有大规模预训练或数据 pipeline 开发经验；\n2、满足以下至少一项：\n· 有大规模多模态数据挖掘/清洗/质量控制的工程经验；\n· 对视觉表征设计、多模融合策略、生成范式等有深入理解，有从0到1探索新方向的经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"数据挖掘"
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"job_highlights": "1、团队在原生多模态方向有明确的非共识技术判断和持续投入，不是跟随式的能力补齐。\n2、覆盖\"数据→tokenizer→预训练→后训练\"全链路，参与端到端的系统设计。\n3、资源充沛，有大规模 GPU 集群支撑实验。"
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"fulltext": "LongCat - 多模态算法研究员\nLongCat - 多模态算法研究员\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\n探索下一代原生多模态基础模型：让模型不止于接入视觉能力，而是能够统一建模文本、图像、视频与交互过程，像理解文字一样理解视觉世界，并在真实物理场景中进行推理、生成和行动。我们将重点探索统一的多模态表征体系，包括离散视觉 token、连续视觉表征及其混合形式，使图像与视频能够被基础模型高效学习、组合和生成。\n你将参与以下方向中的一个或多个：\n\n1、研究多模态与文本模态的深度融合策略，包括 early fusion 架构设计、多模态 / 文本数据配比优化、多模态上下文建模等，实现视觉能力与语言能力的协同提升。\n2、从互联网及业务场景中大规模挖掘、清洗和构建高质量多模态训练数据，覆盖图文交错、视频、网页、文档、GUI、代码和交互轨迹等数据形态，支撑模型在 browser use、复杂文档理解、vision-to-code 等生产力场景的能力突破。\n3、设计兼顾理解、重建与生成的视觉表征体系，包括离散视觉 tokenizer、多尺度视觉 token、视频 tokenization 以及连续 / 离散混合表征；基于理解与生成统一的表征，规模化构建图文交错、视频序列等多模态自监督预训练数据，解锁新的多模态智能维度。\n4、基于理解与生成统一的模型能力，探索长程、多轮的多模态生成与交互任务，通过端到端强化学习激发模型的自我评估和迭代修正能力；进一步探索未来帧预测、状态建模和交互轨迹学习在物理视觉世界中的推理、规划与行动能力。\n\n岗位基本要求\n1、熟悉 Python，熟练使用 PyTorch/Megatron/DeepSpeed 等训练框架，有大规模预训练或数据 pipeline 开发经验；\n2、满足以下至少一项：\n· 有大规模多模态数据挖掘/清洗/质量控制的工程经验；\n· 对视觉表征设计、多模融合策略、生成范式等有深入理解，有从0到1探索新方向的经验。\n\n岗位亮点\n1、团队在原生多模态方向有明确的非共识技术判断和持续投入，不是跟随式的能力补齐。\n2、覆盖\"数据→tokenizer→预训练→后训练\"全链路，参与端到端的系统设计。\n3、资源充沛，有大规模 GPU 集群支撑实验。\n探索下一代原生多模态基础模型：让模型不止于接入视觉能力，而是能够统一建模文本、图像、视频与交互过程，像理解文字一样理解视觉世界，并在真实物理场景中进行推理、生成和行动。我们将重点探索统一的多模态表征体系，包括离散视觉 token、连续视觉表征及其混合形式，使图像与视频能够被基础模型高效学习、组合和生成。\n你将参与以下方向中的一个或多个：\n\n1、研究多模态与文本模态的深度融合策略，包括 early fusion 架构设计、多模态 / 文本数据配比优化、多模态上下文建模等，实现视觉能力与语言能力的协同提升。\n2、从互联网及业务场景中大规模挖掘、清洗和构建高质量多模态训练数据，覆盖图文交错、视频、网页、文档、GUI、代码和交互轨迹等数据形态，支撑模型在 browser use、复杂文档理解、vision-to-code 等生产力场景的能力突破。\n3、设计兼顾理解、重建与生成的视觉表征体系，包括离散视觉 tokenizer、多尺度视觉 token、视频 tokenization 以及连续 / 离散混合表征；基于理解与生成统一的表征，规模化构建图文交错、视频序列等多模态自监督预训练数据，解锁新的多模态智能维度。\n4、基于理解与生成统一的模型能力，探索长程、多轮的多模态生成与交互任务，通过端到端强化学习激发模型的自我评估和迭代修正能力；进一步探索未来帧预测、状态建模和交互轨迹学习在物理视觉世界中的推理、规划与行动能力。\n1、熟悉 Python，熟练使用 PyTorch/Megatron/DeepSpeed 等训练框架，有大规模预训练或数据 pipeline 开发经验；\n2、满足以下至少一项：\n· 有大规模多模态数据挖掘/清洗/质量控制的工程经验；\n· 对视觉表征设计、多模融合策略、生成范式等有深入理解，有从0到1探索新方向的经验。",
"standard_classification": {
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