[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实习】AI 自进化与自动化研究算法研究员

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=4591997596)

[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) / [Meituan ](https://jobs.opennash.com/companies/meituan/) / 【LongCat实习】AI 自进化与自动化研究算法研究员

## Job description

我们相信，AI 研发本身，是下一个被 AI 加速和重塑的领域。

### 美团 LongCat 团队正在探索下一代 AI 自进化与自动化研究系统

让模型不仅能够完成任务，也能够参与模型研发过程本身，围绕问题发现、假设生成、实验执行、结果验证、经验沉淀与策略迭代，形成持续改进的研究闭环。加入我们，你将参与构建以研究智能体为核心，联动可验证研究环境、训练与评测体系、研究策略库的 AI for AI 系统，并将自动化研究能力反哺到模型自身的训练、评测与迭代中，推动“用 AI 研发更强 AI”的长期目标。
- 自动化研究智能体能力建设 参与提升模型在复杂任务分解、长程推理、研究规划、工具使用、代码生成与执行、证据整合、结果归因与研究报告生成等方面的闭环能力，并在真实模型研发任务中验证效果。
- 长程上下文、记忆与状态管理 探索 context scaling / compression、memory selection、任务状态追踪等机制，解决长周期任务中的一致性衰减、状态丢失、中断恢复与长期依赖管理问题。
- 可验证研究环境与自动实验闭环 构建覆盖 search、browser、retrieval、code execution、training / eval job、sandbox 等能力的交互式研究环境，将研究任务建模为可交互、可验证、可评分的闭环，支持自动实验编排、结果比对与版本回滚。
- 训练策略与反馈信号设计 设计数据配方、环境反馈、过程监督与 reward 信号体系，结合 SFT、强化学习等方法，引导模型在事实正确性、工具调用可靠性、任务完成率与研究轨迹质量上持续提升。
- 评测体系与错误分析闭环 建设面向真实 research workflow 的 benchmark 与自动评测体系，系统分析研究智能体在规划、检索、工具调用、上下文管理、实验执行、结果归因等环节的典型失败模式，并反哺训练策略与 harness 优化。
- 研究经验沉淀与策略自进化 将成功与失败任务轨迹沉淀为 research episode、skill、eval case 等可检索、可复用、可训练的经验资产，支持模型在后续任务中检索、复用、迁移与迭代，推动研究策略的持续自进化。

### 必备项
- 具备扎实的算法基础和工程实现能力，熟练使用 Python/C++，能够独立完成复杂系统设计、实验实现和问题定位。
- 熟悉大语言模型、Agent、强化学习、代码生成、检索增强、训练/评测系统中的至少一个方向，并有真实项目经验。
- 具备强研究能力和问题拆解能力，能够从开放问题中提出可验证假设，设计实验并推动结果落地。
- 具备良好的沟通协作能力，能在高不确定性前沿方向中持续推进。

### 加分项
- 有 Coding Agent、AI Scientist、Deep Research、Multi-Agent、长期记忆系统、自动实验系统经验。
- 有模型研发全链路经验，包括数据构造、Pre-training、Post-training、Reward Model、评测诊断或训练基础设施。
- 在顶级会议/期刊发表论文，主导高质量开源项目、Benchmark、Agent 系统，或在 ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle 等比赛中取得优秀成绩。

## 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=4591997596)

## 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

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/)