美团平台招聘面向负责大模型训练角色扮演业务场景的算法研究员和算法工程师。

作为具有全国影响力的零售科技平台,美团平台汇聚美食、外卖、酒店旅游、电影、打车、共享单车、休闲玩乐、美容美发等200多个品类和900万活跃商家。在通用人工智能行业不断进步的前景下,我们团队的愿景是让绝大多数人都能够享受到属于他们自己的深度个性化AI。为了实现这一愿景,我们面临着许多技术上的挑战,欢迎你的加入。这里有着丰富的GPU资源、数据资源以及开放的技术学习环境,你还可以获得在业内最前沿的大模型认知和技术积累,包括且不限于对 Scaling law、MoE、RLHF 、Long context 、RAG 等技术方向的全新理解。

工作地点:北京/上海

团队开放了三类招聘需求,请君与我倾耳听。

1、大模型高级算法工程师

岗位职责

  • 负责端到端训练新的 AI 功能,需要在整个 ML stack 中身兼数职。
  • 负责训练大模型,在效果、规模和推理速度方面迭代到最先进的技术水平。

招聘要求

  • 本科以上学历,3+ 年使用深度学习框架(如 Pytorch、Tensorflow、Jax)的经验。
  • 扎实的编程能力(C++/C、Go、Python)

具备以下(任意一项)经验者优先:

  • 在生产环境中开发AI/ML系统和服务的经验,包括 GPU 部署优化。
  • 有使用现代类型化语言(如 Golang)编写高性能服务的经验。
  • 在设计、训练、评估和部署机器学习模型(尤其是 LLM)方面有深刻的理解。
  • 具有使用 CUDA 或 Triton 编写 GPU 内核的经验。

2、大模型算法研究员/专家

岗位职责

  • 负责参与 Scaling law、MoE、RLHF 、Long context 、RAG 等方向的研究。
  • 负责训练大模型,在效果、规模和推理速度方面迭代到先进的技术水平。

招聘要求

  • 硕士以上学历,3+ 年使用深度学习框架(如 Pytorch、Tensorflow、Jax)的经验。
  • Python能力优秀

具备以下(任意一项)经验者优先:

  • 有训练过多模态 generative models 的经验。
  • 在设计、训练、评估和部署机器学习模型(尤其是LLM)方面有深刻的理解。
  • 具备数学或者物理背景。

3、大模型高级算法工程师——数据实验方向

岗位职责

  • 负责优化训练数据,包括利用不同的生成模型合成数据、利用 scaling law 设计更合理的数据配比,参与 RLHF 环节。
  • 分析数据并为产品提供更好的方向。
  • 通过你的工作,我们将通过利用更好的数据实现更优秀的AI模型。

招聘要求

  • 3年以上工作经验,其中包括数据工程方面的经验,比如使用 PySpark、Beam 或 Flink 等工具构建大规模数据处理管道的经验。
  • 熟练掌握 Python 和 SQL。
  • 具备使用 Elasticsearch 和 Postgres 的经验。
  • 具备使用 Docker 和 Kubernetes 进行容器化设置的经验。

感兴趣的朋友可以发简历给我工作邮箱:

suhui07@meituan.com

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一、学习必备:100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT,帮你看透 AI 趋势

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1. 100+本大模型方向电子书

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2. 26 份行业研究报告:覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容,涵盖:

  • 职业趋势:《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》;
  • 商业落地:《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》;
  • 领域细分:《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》;
  • 行业监测:《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT:听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会,包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践:

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  • 安全方向:《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级(腾讯代码安全实践)》;
  • 产品与创新:《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式:构建 AI 产品》;
  • 多模态与 Agent:《Step-Video 开源模型(视频生成进展)》《Agentic RAG 的现在与未来》;
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面经整理自 2021-2025 年真实面试场景,包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题,每道题都附带思路解析

2. 102 道 AI 大模型真题:直击大模型核心考点

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3. 97 道 LLMs 真题:聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案,比如让很多人头疼的 “复读机问题”:


三、路线必明: AI 大模型学习路线图,1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型,不知道该从哪学起?这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点,不用再盲目摸索!

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路线图涵盖 5 大核心板块,从基础到进阶层层递进:一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

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L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

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L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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L5阶段:专题集丨特训篇 【录播课】

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