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杨浦每天有要求5:30送到，谁愿意干说一声。

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【北斗/普通实习】27届实习生-大模型与Agent算法 【北斗/普通实习】27届实习生-大模型与Agent算法 【北斗/普通实习】27届实习生-大模型与Agent算法 岗位描述 美团基础研发平台，作为公司的核心技术平台，致力于“零售+科技”的战略发展。我们专注于智能体构建、大模型推理、多模态训练等核心技术，并通过FRIDAY模型工厂与应用工厂，为业务提供稳定、安全、易扩展与技术先进的平台技术和技术能力。我们聚焦于大模型和智能体的前沿算法研究和应用落地，致力于将先进的人工智能技术转化为实际的业务价值。 1.负责大模型智能体的关键技术能力沉淀，包括但不限于深度思考、知识和指令遵循、记忆规划等。 2.负责大模型基座能力增强，提升业务场景所需的基座能力。 3.负责多模态大模型的应用实践，特别是语音文本融合的多模态大模型的应用。 4.研发和优化智能体的functioncall、多智能体间协调，使其能够高效、准确地调用内部和外部工具，扩展智能体的应用边界。 5.深入理解本地生活服务业务场景，抽象业务所需的大模型基础能力深度优化，推动相关技术在实际业务中的应用。 6.紧密跟踪业界前沿技术，结合业务需求进行预研和技术储备，保持团队的技术竞争力。 岗位需求 1.计算机、电子工程、人工智能、数据科学等相关专业研究生或博士生在读。 2.具备扎实的大模型训练和调优背景，熟悉主流的大语言模型（Deepseek、Qwen、Llama等）及其他开源模型。 3.在以下至少一个领域有深入研究和实践经验： -强化学习、基座训练 -深度推理反思、逻辑和数学推理 -长文本理解、生成和处理 -FunctionCall、工具调用 -Agent、多智能体系统 4.熟练掌握机器学习和深度学习的理论知识，熟悉常用的算法和模型。 5.精通至少一种深度学习框架（如TensorFlow,PyTorch），并具备良好的编程能力（Python,C++等）。 6.每周至少全职工作四天，保证实习至少3个月，实习须征得导师同意。 加分项 1.在ICML、ICLR、NeurIPS等会议或期刊上发表过论文者优先。 2.获得过国际或国内顶级赛事奖项者优先。 3.具备基座训练、强化学习、推理反思等方向的经验，对大模型、智能体方向的演进有自己的理解和判断。 4.能够基于大模型演进规律以及业务对大模型的需求，进行合理的技术选型和方案设计。 5.具备良好的项目管理能力、沟通协调能力和解决问题的能力。

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职位描述： 1、根据既定的数据规范，对音乐数据进行审核验收，对生成的歌曲或配乐进行专业评估； （涵盖Genre\Structure\Section\Instrument\Chords\Mode\Key\Vocal\Tempo\Language等音乐维度） 2、构建具备通用性与扩展性的音乐标注体系，协同专家团队统一标注标准，制定配套培训材料，结合自身在编曲、配器、混音等方面的经验，为数据标注及生成模型提供专业支持与优化建议； 3、主导大语言模型训练各阶段的数据生产工作，负责自动化流程建设、数据质量把控及外部资源协调，保障训练数据的有效性与可用性； 4、以提升数据质量与生产效率为目标，开展标注人员的培训与指导，确保标注结果的一致性与规范性，推动数据规则持续迭代；与产品及算法团队紧密协作，探索自动化数据生成、数据合成等创新方案，提升数据处理效率。 职位要求： 1、本科及以上学历，音乐相关专业，如音乐工程、作曲等；非音乐专业者需具备1-3年及以上音乐领域实际工作经验； 2、熟练掌握DAW操作，拥有常用音乐宿主软件使用经验，如Cubase、Logic Pro等；能熟练使用表格、文档类办公工具； 3、具备良好的组织管理能力，能够统筹团队资源，推进项目执行，对项目风险具有敏锐判断力；沟通协作能力强，可与多方高效对接； 4、具备对音乐信息的归纳整理与编辑能力，有主动发现问题并推动解决的意识； 5、对AI Music技术方向有浓厚兴趣，思维活跃，能适应高强度、高要求、多任务并行的工作节奏； 6、有MIR技术领域或AI音乐垂直方向的数据服务经验者优先考虑； 7、具备大模型项目落地经验，熟悉AIDP平台使用者优先。

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1.算法设计与实现：依据业务需求或项目目标，设计并开发高效的算法解决方案。涵盖机器学习、深度学习、图像处理、自然语言处理等方向的算法研发与落地实施。 2.算法优化：针对现有算法进行性能调优，提升运行效率与结果准确率。通过改进算法逻辑、优化数据结构、采用高效编码方式等手段实现持续优化。 3.算法测试与验证：承担算法模块的测试与验证任务，保障算法的正确性与稳定性。包括编写测试用例、开展性能评测、分析算法表现等工作。 岗位要求： 1.具备扎实的编程能力，熟练掌握至少一种主流编程语言，如C++、Python、Scala、Go、Java等； 2.在机器学习或数据挖掘领域有深入积累，熟悉经典算法并具备实际应用经验，如R、GBDT、DeepLearning、GraphEmbedding、RL等； 3.拥有机器学习、数据挖掘相关项目的实战经历，理解广告、推荐、搜索、自然语言处理等场景的基本原理与常用技术方法； 4.熟悉大规模数据处理技术，具备使用Spark、Hive、Hadoop进行海量数据分析的实际经验； 5.具备运用机器学习与NLP算法从大规模数据中提取有价值信息（如用户偏好、实时意图等）的经验者优先； 6.有应用机器学习算法解决广告相关性、精准投放、点击率预测、个性化推荐等问题的实践经验者优先。

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基于公司战略需求，配合技术团队在程序代码层面开展LLM模型训练数据样本标注、模型迭代效果评估、行业应用场景调研及安全合规支持等工作，与上游产品和技术团队紧密协作，共同推动业务目标实现。 岗位职责： 负责AI视觉生成视频的美感质量检测任务，依据项目规范，从光影、色彩、构图、运镜、视听语言、音频表现、内容一致性等多个维度完成视频审核、问题识别与标注复核，输出标准化质检结论，确保模型训练数据的高质量。具备AI相关背景者优先。不接受从事广告电商信息流、电商运营类剪辑工作的候选人。 核心要求： 工作认真细致，责任心强，执行力高，具备多维度分析视频内容的能力；对AI模型训练和影视内容有浓厚兴趣，愿意长期投入数据标注与质检工作，能够克服重复性任务带来的枯燥感，保持积极主动；观影阅片量丰富，接触过多种视频类型，有音视频生成模型数据标准制定经验者优先。 满足以下任一方向即可： 1. 运动/美感/参考生成方向（人力需求占比70%） - 专业背景：影视技术、摄影、影视制作相关从业者（需掌握专业术语，仅普通摄影师除外）、数字媒体、新媒体、戏剧影视文学、影视摄影与制作、视觉传达、动画、视频剪辑、后期制作、3D游戏、3D动画、3D游戏打光师（3D场景灯光设计）等方向。 - 能力要求： 1. 具备基础影视知识，熟悉常见视听语言，能快速理解并应用项目规则； 2. 拥有较强的运动感知与美学判断能力，能辨别画面的真实感与自然度； 3. 可从光影、色彩、构图、运镜、视听表达等维度全面分析视频内容，理解景别、运镜方式、色调风格等专业术语，有影视项目执行、视频剪辑或内容审核经验者优先； 4. 具备良好的影视鉴赏水平、镜头语言解读能力与叙事逻辑判断力，工作态度严谨细致。 2. 音频方向（人力需求占比30%） - 专业背景：具有扎实的声音领域专业知识，包括录音工程、声音设计、音效制作、音乐制作、声学、影视声音设计、声学与声音设计等相关专业方向者优先。 - 能力要求： 具备深厚的音频审美能力，能客观、具体地评价音频质量，准确区分音乐风格、音效类别、声音设计技巧及人声音色特征。

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