【北斗实习】大模型应用算法研究员-多模态技术/空间智能Agent

职位描述

【课题说明】

致力于探索多模态大模型与强化学习的前沿技术。研究方向包括多模态表征与理解、强化学习增强的生成与对齐、智能体（Agent）决策与规划等，业务影响覆盖美团外卖每天数千万的订单，核心工作是为用户及商家实现地理空间的智能规划，包括商家配送范围（决策用户是否能在该商家下单）、Area of Interest边框挖掘（AOI，即用户所处地理社区边界，保证用户下单体验的一致性）、用户拼单范围、骑手取件区域的建模与优化。目标是构建能够理解复杂业务需求、驱动范围智能调整的Agent系统，实现“技术驱动业务范式”的升级转变，最终促进平台供给繁荣与用户的供需匹配优化。

【建议研究方向】

1.多模态感知与表征建模：集成地理信息（GIS）、用户热力、图像、自然语言等多模态数据，进行联合表征学习与建模，攻克跨模态语义对齐难题，为空间智能理解与决策提供统一的感知基础。

2.强化学习增强的多模态生成与优化：探索强化学习在多模态大模型中的应用，研究基于RL的多模态内容（如图像、GIS、文本描述）生成、跨模态偏好对齐及模型自适应优化，以持续提升系统对复杂业务场景的理解与推理能力。

3.基于后训练的多模态内容理解与审核：探索多模态大模型后训练技术，实现图像质量审核、OCR识别、图文一致性校验、图像合成等能力，提升一线运营采集数据等场景的自动化水平与准确性。

4.面向履约空间规划的智能体（Agent）构建：设计并开发能意图识别、归因分析、并自主决策执行商家范围/AOI边界调整的智能体。重点研究Agent的任务规划、工具调用与动态策略优化能力。

5.业务仿真与决策推演：基于空间智能Agent，对不同的策略进行模拟推演，评估其对供给、平台规模、履约体验的影响，为科学决策提供支持。

我们将提供海量的真实业务场景与数据、充足的GPU计算资源以及极高的技术探索自由度，目标是产出兼具技术前沿性与业务影响力的成果，共同定义下一代智能履约空间位置规划的技术范式，同时能在顶级学术会议（如ICML, NeurIPS, KDD）发表paper。

任职要求

海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且以下条件至少满足一项：

1.超级学霸：专业成绩排名前1%。

2.学术达人：在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文（或导师一作，自己为二作）。

3.竞赛大神：在顶级大赛上获奖。

4.工程高手：有大厂实验室的实习经验，或有贡献突出的开源项目。