[Skip to main content](#main-content) [OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) [Hiring report](/reports/hiring/) · [All Meituan jobs](https://jobs.opennash.com/companies/meituan/) · [Search jobs](/search/) Meituan · 北京市 +1 more # 【LongCat大模型人才校招】Agentic Foundation Model 算法研究员 北京市 +1 more Listed on Meituan ’s official careers site. Listed as of October 19, 2026. Check that it is still open and apply there. [Apply on Meituan ’s careers site →](https://zhaopin.meituan.com/web/position/detail?highlightType=campus&jobUnionId=4530026949) [OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) / [Meituan ](https://jobs.opennash.com/companies/meituan/) / 【LongCat大模型人才校招】Agentic Foundation Model 算法研究员 ## Job description 大模型从通用问答走向复杂任务执行，Agent 能力正成为模型演进的关键方向。为此我们探索将通用基座模型向原生 Agentic Foundation Model 演进，为构建下一代自主智能体提供坚实的底座支持。 ### 团队在以下方向上进行探索，若你对以下一个或者多个课题感兴趣均欢迎投递 1）大规模高质量数据体系与轨迹合成数据建设 1.建设 Trillion 级别的大规模跨模态数据处理与合成链路，负责从训练数据获取到配比建模的全流程优化。 2.探索大规模合成数据 与自蒸馏技术，制定合成数据应用策略，构建模型持续进化的数据飞轮。 2）长上下文 (Long Context) 与高效架构演进长窗口突破 1.持续 Scaling Up 模型的上下文窗口，优化超长上下文机制，重点提升 LongCat 基座模型在长上下文上的表现。 2.探索并验证 MoE（混合专家）、稀疏注意力（Sparse Attention）、线性注意力等模型结构；结合剪枝与稀疏化技术，协同优化训练与推理效率，提升超长上下文场景下的效率。 3）多模态能力融合 1.探索多模态预训练新范式，突破模态融合瓶颈。 2.利用多模态扩展定律指导数据与训练方案，提升模型在多模态交互场景下的原生能力。 【为什么是我们】 - 团队扁平，人才密度高，近年团队在ICLR、NeurIPS、ICML、ACL等顶会累计发表论文数十篇，团队员工获EMNLP 2024 Outstanding Paper、ACL 2025 Outstanding Paper； - 参与大语言模型核心技术研发，接触大规模RL、超长上下文、分布式训练和推理优化等前沿技术； - 充足算力保障，拥有大规模分布式训练环境和丰富数据资源。 1.来自全球Top高校计算机科学、人工智能、数学、物理或相关领域应届博士/顶尖硕士毕业生； 2. ### 在大模型领域有研究基础，或参与过有影响力的开源项目，在ICLR/NeurIPS/ICML/ACL等顶会发表论文具备扎实的算法和数学理论基础及良好的编程基础，熟悉自然语言处理、生成式AI和机器学习等技术，对技术开发及应用有热情； 加分项 - 目标感强，善于分析和发现问题，拆解简化，有想法并乐于挑战自我，能够从日常工作中发现新的空间； - 条理性强且有推动力，能够梳理繁杂的工作并建立有效机制，推动上下游配合完成目标； - 在程序设计竞赛，如ACM/ICPC、Topcoder和Codeforces等，取得优异成绩者优先。 ## At a glance - Posted by the employer: Not stated - First seen by OpenNash: Oct 19, 2026 - Last checked: Oct 19, 2026 - Listed for: Under a day - Location: 北京市 +1 more[Apply on Meituan ’s careers site →](https://zhaopin.meituan.com/web/position/detail?highlightType=campus&jobUnionId=4530026949) ## More jobs at Meituan ### [AI Agent 产品经理](https://jobs.opennash.com/companies/meituan/jobs/2b6311eacacf7247913a/) 北京市 +1 more ### [AI Agent 研发工程师](https://jobs.opennash.com/companies/meituan/jobs/f9b3d4aa95acf5819eeb/) 北京市 +1 more ### [AI Agent工程师](https://jobs.opennash.com/companies/meituan/jobs/5f93a9700c1ee721af06/) 北京市 +1 more ### [AI Builder（产研范式方向）](https://jobs.opennash.com/companies/meituan/jobs/b24feb70be908b5d1104/) 北京市 +1 more ### [AI Builder（研发工作流方向）](https://jobs.opennash.com/companies/meituan/jobs/5f783bdfef00cdea64c2/) 北京市 +1 more ## Similar jobs at other companies ### [Advisory Researcher, Foundation Model](https://jobs.opennash.com/companies/lenovo-group/jobs/c5376231446ecd77983f/) Lenovo Group · China, Beijing, 北京（Beijing） ### [Senior Machine Learning Engineer - Foundation Model](https://jobs.opennash.com/companies/xpeng/jobs/044f0b7a4e0de026ad58/) XPeng · El Salvador ### [Staff Machine Learning Engineer - Foundation Model](https://jobs.opennash.com/companies/xpeng/jobs/9e9403798921af6907ef/) XPeng · El Salvador ### [AI Engineer - VLA Foundation Model, RIVR](https://jobs.opennash.com/companies/amazon/jobs/15f3d735c6ef738df203/) Amazon · CH, Zurich ### [Senior Solutions Architect, Robotics Foundation Model Training](https://jobs.opennash.com/companies/nvidia/jobs/8a63142f7d07bc4ae6bf/) NVIDIA OpenNash lists jobs from employers’ own careers sites and does not handle applications. Dates come from the employer where stated; “first seen” and “last checked” are our own observations. OpenNash Jobs · Official listings with dates and links to the employer. [Weekly hiring report](/reports/hiring/) · [Methodology](/methodology/)