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Meituan · 北京市 +1 more

# 大模型Search Agent实习生

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.
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[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) / [Meituan ](https://jobs.opennash.com/companies/meituan/) / 大模型Search Agent实习生

## Job description

你将加入 LongCat Agent 算法团队，与一线研究员共同推进下一代智能体的范式探索。

### Agentic RL 基础算法研究
- 探索面向长程多步任务的强化学习训练范式，包括稀疏奖励下的信用分配、过程奖励建模、自我博弈与多智能体协同、可扩展的 reward modeling，以及训练稳定性与样本效率优化。目标是实现Agent 能力增长的主引擎；

### Search Agent 能力构建
- 研发面向开放域复杂查询的搜索智能体，覆盖多轮检索规划、查询改写、证据聚合、多源信息冲突消解与可信溯源。重点突破"深度研究"类长程任务（Deep Research）的端到端 RL 训练，让模型在数十步检索-推理交织中保持目标产出高质量分析内容。

### 生活服务助理 Agent
- 解决美团真实业务环境中（餐饮、出行、到店、履约等多业务横跨）实现智能助理的基础问题，研究多工具长链调用、澄清和主动服务、个性化记忆与偏好建模、跨会话状态管理，以及面向真实用户反馈的RL 闭环。这里的复杂度来自亿级用户、千万级 SKU 与多步骤决策构成的真实环境。
- 计算机科学、人工智能、数学或相关领域博士或硕士；
- 在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP等大模型领域顶级会议发表过论文，研究方向与大语言模型、强化学习、Agent、多模态模型等强相关；
- 在大语言模型、强化学习、Agent、多模态等方向中至少一个领域有扎实的理论基础与实践经验，能独立完成从问题定义、方法设计、系统开发、实验验证的完整工作闭环，并深度使用AI工具辅助完成；
- 扎实的代码功底，能高效准确实现复杂模型结构并完成大规模训练实验；
- 具备良好的科研品味、独立思考能力与跨团队协作沟通能力，对前沿问题有持续热情，敢于挑战现有范式。

### 稀缺场景
- 直接接触亿级真实用户、跨业务多步决策的复杂环境，是当前业界最稀缺的 Agent 训练土壤；

### 充足资源
- 充足算力、丰富多模态数据、专属带教导师、infra 团队支持；

### 研究探索
- 明确鼓励技术探索，有机会参与顶会论文产出，研究成果可服务亿级真实用户实现学术与产业双闭环。

## 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
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