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实习】下一代大模型训练范式研究",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
"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",
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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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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.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。\n2.设计更高效的模型结构，提高给定数据量、计算量、硬件资源、输出序列长度等约束下的模型能力，如长序列能力、记忆能力等。\n3.探索更科学和前沿的训练策略，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diffusion LLM，test-time scaling等技术。\n4.研究模型结构和数据的耦合关系，优化分阶段训练范式。\n5.结合MLsys解决大规模训练中遇到的卡点问题，实现算法和工程联合设计。",
"requirements_text": "【必要项】\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Python、C++等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境；\n3.熟悉Pytorch、 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。\n【加分项】\n1.有影响力的开源项目中做出过核心贡献；\n2.发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,ACL,EMNLP等）。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "【加分项】；2.发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,ACL,EMNLP等）",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "【LongCat实习】下一代大模型训练范式研究\n【LongCat实习】下一代大模型训练范式研究\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：2026-06-30\n\n岗位职责\n1.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。\n2.设计更高效的模型结构，提高给定数据量、计算量、硬件资源、输出序列长度等约束下的模型能力，如长序列能力、记忆能力等。\n3.探索更科学和前沿的训练策略，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diffusion LLM，test-time scaling等技术。\n4.研究模型结构和数据的耦合关系，优化分阶段训练范式。\n5.结合MLsys解决大规模训练中遇到的卡点问题，实现算法和工程联合设计。\n\n岗位基本要求\n【必要项】\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Python、C++等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境；\n3.熟悉Pytorch、 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。\n【加分项】\n1.有影响力的开源项目中做出过核心贡献；\n2.发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,ACL,EMNLP等）。\n1.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。\n2.设计更高效的模型结构，提高给定数据量、计算量、硬件资源、输出序列长度等约束下的模型能力，如长序列能力、记忆能力等。\n3.探索更科学和前沿的训练策略，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diffusion LLM，test-time scaling等技术。\n4.研究模型结构和数据的耦合关系，优化分阶段训练范式。\n5.结合MLsys解决大规模训练中遇到的卡点问题，实现算法和工程联合设计。\n【必要项】\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Python、C++等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境；\n3.熟悉Pytorch、 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。\n【加分项】\n1.有影响力的开源项目中做出过核心贡献；\n2.发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,ACL,EMNLP等）。",
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