【LongCat实习】Agentic Coding算法研究员

Job description

和我们一起开发前沿Agentic Coding模型，持续提升模型在长程复杂任务和真实开发场景中的表现，并通过代码提升数字世界的智能上限。

代码全链路训练

• 包括pretrain、midtrain、SFT、RL等环节，持续提升模型在代码生成、代码理解、代码修复等方向的能力边界。

高质量数据建设

• 构建高质量Coding数据生产、数据配比与数据质量评估体系，覆盖软件工程任务、仓库级代码生成、终端任务、Web开发等方向，推动模型能力持续演进。

Coding 强化学习

• 构建面向 Coding 场景的大规模 RL 训练体系，研究 Reward Design、Self-Improvement 等关键技术，提升模型在真实任务中的稳定性与泛化能力。

长上下文与 Repo-Level 建模

• 研究超长上下文代码建模、多文件关联理解、仓库级知识记忆与代码结构建模能力，提升模型对复杂大型项目的理解和生成能力。 【为什么是我们】
• 充分参与基模全链路的工作的机会，包括万卡集群上的超大规模训练，前沿算法研究，模型评测与行为研究，以及真实业务落地；
• 极具挑战的目标和远期愿景，通过代码去持续探索并突破模型智能上限；
• 对标行业极具竞争力的薪酬与资源支持。
• 具备扎实的机器学习、深度学习、强化学习功底。计算机、人工智能等相关专业硕士/博士学位优先；
• 动手能力出色，熟练掌握 Python 等编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOI、TopCoder、Kaggle 等竞赛获奖者优先；
• 在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL等国际顶级会议发表论文，或在高质量开源项目中有重要贡献者优先；
• 具备良好的问题分析与研究能力，能够深入解决大模型训练、推理与 Agent 执行中的复杂问题，对通用智能与下一代软件开发范式有热情。