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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"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_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、熟悉主流大模型技术\n3、熟悉PyTorch、 Megatron、DeepSpeed 、vLLM、SGLang等主流开源训练和推理框架。",
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"PyTorch",
"大语言模型"
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"fulltext": "LongCat - 预训练算法研究员\nLongCat - 预训练算法研究员\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\n简介：探索下一代大模型训练范式，从模型结构、训练策略、数据策略、算力利用率等角度切入，打造具有更强能力和更高潜力的基座模型。\n1、设计更高效的模型结构，提高给定数据量、计算量、硬件资源、序列长度等约束下的模型能力和潜力，如长序列能力、记忆能力、推理能力等。\n2、探索更科学的训练策略，对影响training dynamic的关键变量（如学习率、batchsize、初始化等）形成更科学的认知。探索更前沿的训练范式（如diffusion LLM，test-time scaling等具有潜力的技术），发现更高效和稳定的scaling路径。\n3、研究模型结构和数据的耦合关系，优化分阶段训练范式。研究模型早期表现和能力上限之间的关系。\n4、结合MLsys解决大规模训练和推理中遇到的卡点问题，实现算法和工程联合设计。\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、熟悉主流大模型技术\n3、熟悉PyTorch、 Megatron、DeepSpeed 、vLLM、SGLang等主流开源训练和推理框架。\n\n岗位亮点\n团队资源丰富，技术审美优秀，在MoE、原生多模、scaling law、self-play等技术方向都有较为前沿的探索经验。\n简介：探索下一代大模型训练范式，从模型结构、训练策略、数据策略、算力利用率等角度切入，打造具有更强能力和更高潜力的基座模型。\n1、设计更高效的模型结构，提高给定数据量、计算量、硬件资源、序列长度等约束下的模型能力和潜力，如长序列能力、记忆能力、推理能力等。\n2、探索更科学的训练策略，对影响training dynamic的关键变量（如学习率、batchsize、初始化等）形成更科学的认知。探索更前沿的训练范式（如diffusion LLM，test-time scaling等具有潜力的技术），发现更高效和稳定的scaling路径。\n3、研究模型结构和数据的耦合关系，优化分阶段训练范式。研究模型早期表现和能力上限之间的关系。\n4、结合MLsys解决大规模训练和推理中遇到的卡点问题，实现算法和工程联合设计。\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、熟悉主流大模型技术\n3、熟悉PyTorch、 Megatron、DeepSpeed 、vLLM、SGLang等主流开源训练和推理框架。",
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