【北斗】CodeAgent AI工程师

岗位职责

【愿景】 美团龙猫基座大模型，不只聪明，更懂生活。从语言理解到全模态感知，从架构创新到极致推理，从海量预训练到亿级真实订单 —— 我们造的不仅是实验室里的“优等生”，更是活在大街小巷、三餐四季里的AI。 而我们想做的远不止于此 —— 让模型自己提出假设、训练自己、不断进化； 让一群智能体像团队一样分工协作、攻克复杂问题； 让 AI 走出屏幕，理解物理世界、走进真实场景。 这是我们正在冲刺的方向，也是你可以参与定义的未来。 加入我们，一起把智能带进真实物理世界，亲手打造下一代 AGI！ 【团队介绍】 基座大模型AI Infra团队，以支撑前沿基础模型持续演进为目标，面向大模型研发与生产全链路，构建高性能、高稳定性、可持续扩展的AI基础设施体系。围绕高效率实验平台、大规模训练生产能力，以及模型结构与芯片架构协同优化， 沉淀软硬一体、训推贯通的关键基础能力，提升模型迭代效率、训练资源利用率与系统上限。 【你将负责】 负责面向 Agentic AI 场景的沙盒基础设施平台建设，构建百万级别异构环境，支撑后训练、评测、数据合成、在线执行等场景下的多样环境沙盒需求。 1.设计并实现统一的执行抽象层，支持 Function Call / Container / microVM / fullVM 等多种执行基座，并提供一致的接口与调度能力。 2.负责沙盒集群的控制面与数据面架构设计，包括 API Gateway、Host Agent、Cluster Monitor 等核心组件的研发与演进。 3.优化千万级沙盒环境镜像的分发、加载与启动链路，建设分层镜像、按需加载、本地缓存、只读层共享等能力，提升冷启动性能与资源利用率。 4.面向超大规模并发场景，持续推进密度优化与成本优化，包括页缓存复用、内存回收、运行时争用治理、超卖与隔离平衡等方向。 5.建设面向 Agent 执行过程的轨迹日志、状态追踪、故障恢复与可回放机制，提升系统的稳定性、可观测性与可审计性。 6.与模型、训练、评测、推理、平台等团队协作，推动 AI Agent 运行时基础设施在实际业务中的落地。

任职要求

【任职资格】 1.计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实的操作系统、计算机网络、分布式系统基础。 2.熟悉 Linux 系统原理，理解进程、线程、namespace、cgroup、文件系统、虚拟化、容器隔离等机制。 3.熟练掌握 python、java 中至少一门系统编程语言，有较强的工程落地能力。 4.有大规模分布式系统、云基础设施、容器平台、虚拟化平台、资源调度系统等相关研发经验。 5.具备较强的问题分析与性能优化能力，能够定位复杂系统中的稳定性与性能瓶颈。 【为什么是我们】 1.加入专业大模型infra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。 2.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。 3.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。 4.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）前期。