职位描述：
利用机器学习、强化学习、因果推断、LLM、多模态大模型等前沿技术，基于京东海量数据建模用户行为序列、识别兴趣偏好/购买力等用户意图、理解商品文本/图片/视频、优化权益和商品分发策略，提高京东搜推用户的购买体验和效率。
核心职责包括：
1. 用户识别：挖掘用户静态画像、敏态意图和用户统一表征，将识别后的用户数据应用到搜推分发模型和流量策略中；
2. 商品理解：建设商品知识体系并挖掘商品多模态统一表征，优化搜推用户体验提升分发模型效果；
3. 策略优化：设计搜推权益分发算法和策略，激发用户购买商品的意愿。
职位要求：
1.计算机及计算机相关专业本科及以上学历；强悍的编码能力，扎实的数据结构与算法基础，熟悉Linux平台下的C++/Java/Python/Scala等至少一项开发；
2.掌握常用机器学习算法原理，熟练使用TensorFlow/Pytorch/MXNet/DL4J/PaddlePaddle等一种深度学习平台；掌握主流深度学习框架Pytorch和算法框架huggingface-transformers，有大模型训练框架Deepspeed/ColossalAI/FSDP等使用经验者优先；
3.熟悉多种自然语言处理子任务，如问答系统，命名实体识别，情感分析，摘要生成及抽取，知识图谱等；对NLP主流预训练语言模型有深入的了解（BERT/GPT/Qwen/PaLM/GLM/Bloom/LLaMA）；精通attention、transformer及其变型，能熟练应用预训练、PEFT、SFT、RLHF等各种优化技术者优先；
4.有商业广告、推荐系统、搜索引擎、用户行为研究经验者优先，特别欢迎有搜索相关NLP任务经验（例如查询理解，相关性计算等）者优先。
5.具备优秀的逻辑思维能力和学习能力，对解决挑战性问题充满热情，善于解决问题和分析问题。良好的团队合作精神，较强的沟通能力和学习能力;
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。
招聘部门：
京东
工作地点：
北京
注意：为了确保您掌握真实的招聘信息，上述信息均为原始内容。我们的“面试建议”和“模拟面试”均基于原始招聘信息设计和提供。
面试建议：
京东的算法开发工程师职位聚焦于利用前沿技术优化搜推系统，提升用户体验和效率。这个职位的核心在于不仅要掌握机器学习和大模型的理论知识，还需要具备将这些技术应用到实际业务中的能力。面试官会特别关注你在用户识别、商品理解和策略优化方面的实战经验。这意味着你需要准备展示你在这些领域的具体项目经验，尤其是如何通过技术解决实际问题。此外，京东强调价值观，如客户为先和创新，因此在面试中展现你对这些价值观的理解和认同也很重要。
在准备面试时，建议你重点复习机器学习和大模型相关的知识，特别是Pytorch和huggingface-transformers的使用。准备几个你参与过的项目案例，详细说明你在项目中扮演的角色、使用的技术以及最终的成果。面试中可能会涉及技术细节的深入讨论，因此确保你对这些技术有扎实的理解。同时，展示你的问题解决能力和团队合作精神也很关键。京东注重创新和客户体验，因此在回答问题时可以多从这些角度出发，展现你的思考。最后，保持自信和积极的态度，面试官更看重的是你的潜力和学习能力。
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