Job description
亮点 / Highlights:
- 算法、工程、评测三条线不设墙，想钻深一条也行，想做复合型也行
- 加入美团自研模型团队，建设的沙盒系统深度融入自研模型强化训练、数据合成、agent评测等核心流程，更有开源项目贡献和顶会论文发布机会，打造业界个人影响力。
- 深入剖析和探索探索大模型的能力边界，追踪业界进展，站在大模型业界的最前沿。
- 团队保障充足的计算资源，第一时间接触使用业界的模型，并推动美团自研大模型研究进展。
- 沙盒系统建设挑战大（如何用统一接口承载多种不同隔离级别的执行环境；如何让海量环境镜像做到加载快、启动快、复用高；如何在高并发下实现高密度、低成本、强隔离；如何让 Agent 执行过程具备轨迹可追踪、任务可恢复、结果可复现的能力）
岗位职责 / Duties:
- 负责 Code Agent 一个或多个核心模块（规划推理 / 执行沙盒 / 评测数据 / 数据合成）的设计与实现，对成功率、稳定性、吞吐这几个核心指标负责
- 把真实研发场景里的难题拆开，给出能落地、能迭代的方案，一直跟到上线
- 和算法、工程、产品团队一起，把方案从原型做到规模化上线，对线上交付质量负责
- （高职级）定技术方向和架构选型，做关键技术决策，带团队啃下核心技术难题
两条工作主线
- 建一套统一访问体系的沙盒 PaaS 平台，给各类 env 提供环境管理、资源调度、env scale 能力，支撑复杂环境 agent 的评测、训练、数据合成；提升沙盒调度和路由支持规模量级：沙盒并行规模做到 1000 万，创建吞吐 100 万 RPM，网关转发吞吐做到 1000 万 RPM
- 建统一的 agentic 数据合成框架和镜像合成系统，给 CodeAgent 方向的蒸馏数据生产、RL 训练、模型评测提供稳定可靠的工程基座
另外，也接受在下面单一方向深耕： 算法方向：做任务分解和工具调用框架，搞大仓库检索、长上下文压缩与记忆，用 SFT/RL（含执行反馈奖励）把任务成功率提上去 工程方向：建代码执行沙盒（隔离、编排、并发调度），啃构建加速和依赖缓存，做运行时可观测性和失败诊断回放 评测方向：建贴近真实的评测集和 benchmark，做端到端质检和效果度量，搭"采集—清洗—标注—反哺训练"的数据闭环
任职要求 / Requirements:
- 本科及以上学历，计算机相关专业
- 工程 / 算法基础扎实，至少一门主力语言用得熟（Python / Go / Java / TypeScript 等）
- 做过从 0 到 1 交付复杂系统或模型的完整项目，能独立扛下一个模块的设计和落地
- 对 Code Agent / LLM 应用有真实理解，能快速跟进并复现前沿工作