主分类：机器人与自动驾驶算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "【LongCat大模型人才校招】具身智能算法研究员",
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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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"degree": "计算机、机器人、人工智能等相关专业硕士/博士学位",
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"responsibilities": "LongCat 是美团基础研发自主研发的大模型，覆盖语言、视觉、语音、具身全栈。LongCat 相继推出 LongCat-Flash、LongCat-Flash-Thinking、LongCat-Flash-Omni 等系列模型，正在构建具备世界模型能力的通用智能系统加入团队你将参与如下工作\n1. VLA 基座模型演进，探索下一代视觉-语言-动作（VLA）底座，攻克跨本体与跨任务泛化的瓶颈。\n2. 世界动作模型（World Action Model, WAM）构建，探索全新的 WAM 核心架构设计，利用视频生成，扩散底座进行时空推演与物理规律自学习，转化为低阶动作序列的最优闭环决策。\n3. 具身强化学习， 研发面向复杂长程任务的大规模强化学习框架，提升模型在物理世界中的动态容错与自主策略修正能力。\n【为什么是我们】\n1.全栈顶配算力支持，依托美团大规模算力集群，提供千卡至万卡级算力支持，具备成熟的分布式训练与低延迟推理优化栈，保障 世界动作模型与 VLA 大规模训练。\n2.与优秀人才同行，你将与行业顶尖的大模型研究员及机器人领域专家并肩作战，共同攻克具身智能的技术难点。",
"requirements_text": "1.计算机、机器人、人工智能等相关专业硕士/博士学位，具备扎实的 CV、Robotics 或 RL 理论功底；\n2.在 CVPR / NeurIPS / ICLR 等顶级会议发表过高水平论文者优先；\n3.深入理解 World Model / VLA / Diffusion Policy / 强化学习等至少一项前沿技术； \n4.精通 PyTorch，具备大规模分布式训练或复杂多模态数据管线构建经验；",
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"fulltext": "【LongCat大模型人才校招】具身智能算法研究员\n【LongCat大模型人才校招】具身智能算法研究员\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-06-03\n\n岗位职责\nLongCat 是美团基础研发自主研发的大模型，覆盖语言、视觉、语音、具身全栈。LongCat 相继推出 LongCat-Flash、LongCat-Flash-Thinking、LongCat-Flash-Omni 等系列模型，正在构建具备世界模型能力的通用智能系统加入团队你将参与如下工作\n1. VLA 基座模型演进，探索下一代视觉-语言-动作（VLA）底座，攻克跨本体与跨任务泛化的瓶颈。\n2. 世界动作模型（World Action Model, WAM）构建，探索全新的 WAM 核心架构设计，利用视频生成，扩散底座进行时空推演与物理规律自学习，转化为低阶动作序列的最优闭环决策。\n3. 具身强化学习， 研发面向复杂长程任务的大规模强化学习框架，提升模型在物理世界中的动态容错与自主策略修正能力。\n【为什么是我们】\n1.全栈顶配算力支持，依托美团大规模算力集群，提供千卡至万卡级算力支持，具备成熟的分布式训练与低延迟推理优化栈，保障 世界动作模型与 VLA 大规模训练。\n2.与优秀人才同行，你将与行业顶尖的大模型研究员及机器人领域专家并肩作战，共同攻克具身智能的技术难点。\n\n岗位基本要求\n1.计算机、机器人、人工智能等相关专业硕士/博士学位，具备扎实的 CV、Robotics 或 RL 理论功底；\n2.在 CVPR / NeurIPS / ICLR 等顶级会议发表过高水平论文者优先；\n3.深入理解 World Model / VLA / Diffusion Policy / 强化学习等至少一项前沿技术； \n4.精通 PyTorch，具备大规模分布式训练或复杂多模态数据管线构建经验；\nLongCat 是美团基础研发自主研发的大模型，覆盖语言、视觉、语音、具身全栈。LongCat 相继推出 LongCat-Flash、LongCat-Flash-Thinking、LongCat-Flash-Omni 等系列模型，正在构建具备世界模型能力的通用智能系统加入团队你将参与如下工作\n1. VLA 基座模型演进，探索下一代视觉-语言-动作（VLA）底座，攻克跨本体与跨任务泛化的瓶颈。\n2. 世界动作模型（World Action Model, WAM）构建，探索全新的 WAM 核心架构设计，利用视频生成，扩散底座进行时空推演与物理规律自学习，转化为低阶动作序列的最优闭环决策。\n3. 具身强化学习， 研发面向复杂长程任务的大规模强化学习框架，提升模型在物理世界中的动态容错与自主策略修正能力。\n【为什么是我们】\n1.全栈顶配算力支持，依托美团大规模算力集群，提供千卡至万卡级算力支持，具备成熟的分布式训练与低延迟推理优化栈，保障 世界动作模型与 VLA 大规模训练。\n2.与优秀人才同行，你将与行业顶尖的大模型研究员及机器人领域专家并肩作战，共同攻克具身智能的技术难点。\n1.计算机、机器人、人工智能等相关专业硕士/博士学位，具备扎实的 CV、Robotics 或 RL 理论功底；\n2.在 CVPR / NeurIPS / ICLR 等顶级会议发表过高水平论文者优先；\n3.深入理解 World Model / VLA / Diffusion Policy / 强化学习等至少一项前沿技术； \n4.精通 PyTorch，具备大规模分布式训练或复杂多模态数据管线构建经验；",
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