打造AGI全球标杆：美团LongCat顶尖AI人才校招计划揭秘
近期，业界首个基于国产芯片集群训练的万亿参数大模型LongCat-2.0正式发布，与之一同推出的还有独立升级的LongCat顶尖人才校招计划，两项动作清晰传递出这家大厂在AI领域争夺顶尖人才的坚定决心。
当前AI赛道的竞争已进入白热化阶段，顶尖人才成为各家争夺的核心资源。今年6月，美团推出全新的LongCat顶尖人才校招计划，该项目从运行近十年的北斗计划中独立出来，旨在以更快的速度、更大的投入力度招揽全球顶尖AI人才。
两项人才计划的定位各有侧重：
- LongCat顶尖人才校招计划专门为LongCat大模型团队招募人才，目标是搭建高人才密度的基座大模型团队，攀登模型能力的最前沿，开放岗位涵盖基础模型、AI Infra、Agentic模型训练、多模态交互与Embodied AI、模型评测等方向。
- 北斗计划则延续原有定位，除基座大模型相关岗位拆分至LongCat计划外，其余顶尖技术人才招聘仍在该框架内，面向全球校园精尖人才，覆盖大模型应用、自动驾驶、无人机、具身智能、智能决策等多个领域。
为吸引优质人才，美团招聘团队制定了贴合市场的全方位策略：提供行业领先的薪酬激励、配备行业TOP级别的人均算力资源、精简组织层级、团队间不进行内部赛马。
AI赛道的变化速度极快，招聘团队需要对市场动态做出灵活敏捷的响应。薪酬是反映市场行情的显性指标，LongCat顶尖人才校招的薪酬策略明确：以能力和价值贡献定薪，不设置绝对值限制。如今头部科技企业都在为同一批顶尖年轻人投入大量资源。
LongCat团队的业务负责人频繁出现在各大顶级学术会议上，与学生群体深入交流技术路线、下一代模型研发以及未来技术愿景。在沟通中，候选人普遍关注三个核心问题：团队的算力是否充足、是否拥有足够的研究自由、研究成果能否快速落地。
适配创新的团队组织土壤
AI时代的组织范式没有标准答案，但各家都需要打造全新的组织形态，为顶尖人才创造让创新易于发生的环境。LongCat团队试图构建的技术氛围是：弱化职级、以目标为第一优先级、紧密协作、团队间不内部赛马，多位团队成员将这种氛围形容为“如同在公司内部创业”。
LongCat团队讨论和决策的第一原则是“先看目标”，团队的长期目标是“构建从数字世界到物理世界的全球标杆AGI”。在这一核心目标之下，资源分配、决策制定以及意见分歧的解决都将围绕目标本身展开。团队成员普遍认为，设立正确的目标，就已经成功了一半。
在研究自由方面，LongCat团队提供行业TOP级别的人均算力资源，支持成员大胆验证任何想法，哪怕这些想法存在争议。以LongCat-Next项目为例，其最初提出的纯离散统一表达文本、语音和视觉的技术路线，曾遭到不少内部质疑，认为会造成微小感知任务的视觉损失，但团队仍决定放手尝试。最终测试结果超出预期：在OCR这类视觉感知任务中，纯离散表达在同等训练条件下达到了与连续表达相当的效果。即便验证结果不如预期，团队也会提供足够的容错空间，因为大模型本质上是一门实验科学，无论成功或失败，都能为团队带来清晰的关键认知。
同时，大模型也是一项复杂的系统工程，要持续提升模型能力上限，需要一群优秀的人紧密协同。在LongCat团队内部，所有人都在同一目标下协作，而非“A团队向B团队提需求”的模式，这使得工程与算法团队能够深度联合设计，国产卡适配、模型架构创新等多项技术突破都在这种协作模式下诞生。
这个团队的做事风格十分扎实：把关键技术认知梳理清晰、把底层基建搭建牢固、把执行效率做到极致。面对日新月异的模型更新速度，团队始终保持着外部竞争带来的紧迫感，确保研发节奏始终领先。
在这种“内部创业”的氛围中，团队成员的成长速度十分惊人。一位通过顶尖人才计划入职的校招生，加入LongCat团队后参与预训练工作，仅毕业两年多就成为模型预训练的主要负责人之一，主导了最新万亿参数模型LongCat-2.0的预训练工作。
战略层面的长期决心
人才的决心，本质上也是战略的决心。美团早在2023年就布局大模型赛道，组建LongCat大模型团队，并在后续三年持续提升模型能力。美团CEO王兴在2026年3月的财报会议中明确表示：“在AI领域，我们的策略是进攻，而不是防守。”这背后的核心认知是：底层模型能力是AI赛道最关键的核心竞争力。
因此，美团做大模型的起点并非局限于与现有商业生态结合，而是聚焦于攀登模型能力的最前沿。在决定自研大模型的同时，团队做出了一个关键战略选择：提前布局国产算力集群。如果仅追求短期快速见效，团队完全可以使用生态更成熟、即拿即用的算力资源，但为了在长期竞争中保障训练资源、赢得优势，这一看似“缓慢”的选择成为了必然。而充足的算力资源，也为吸引顶尖人才提供了重要支撑——意味着好的想法能够得到充分验证的机会。
明确战略方向后，LongCat团队每年都有清晰的发展主线：
- 2023年：快速构建千亿模型的Infra能力，从0到1跑通模型训练全流程；
- 2024年：规模化应用国产加速卡，研发出更先进高效的MoE模型架构；
- 2025年：将模型训练规模提升至数千亿参数级别；
- 2026年：将模型参数规模推进至万亿级别，探索行业领先水平的Agent和Coding模型。
今年6月底正式发布的LongCat-2.0，是业界首个在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理的万亿参数模型。在正式版发布前，其预览版本就已通过主流AI模型调用平台和官方站点面向全球开发者开放调用，一度跻身全球大模型调用量前三。这款模型的发布，让外界重新认识到美团在自研大模型领域的坚定决心。
当前大模型技术仍处于飞速发展阶段，谁能定义下一代模型、谁能走在模型能力的最前沿、谁能抓住这一影响全球的产业机遇，一切都尚未可知。但毫无疑问，顶尖人才是这场竞赛中最关键的变量。美团通过LongCat顶尖人才校招计划，向全球有志于探索大模型前沿的人才发出邀请，期待与他们共同构建从数字世界到物理世界的全球标杆AGI。
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