职位描述：
作为大模型研发工程师/架构师，您将深度参与或主导以下一个或多个关键领域的工作：
1. 超大规模数据管理与清洗：数据全生命周期管理，数据质量工程，高质量的预训练、SFT数据、后训练及推理数据的构建、增强与优化；
2. 大模型训练合成数据策略：高效合成数据生成以补充现有数据的不足或领域数据的稀缺；
3. 数据质量及模型评估体系构建与优化：构建数据及模型质量的多维度评估策略，形成科学的指标评估体系，开发高效的评估平台与工具。
职位要求：
1. 硕士及以上学历，计算机、数学、人工智能及STEM等相关专业；
2. 有扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯；
3. 熟悉语言或多模态模型的预训练、后训练及推理模型的数据链路构建、质量优化及效果评估提升，相信AGI和对相关工作抱有热情；
4. 工作认真务实，科学规划，具有极致的探究精神且知行合一，具备较强的责任感；
加分项：
1. 有大模型相关的数据研发、质量及效果评估经验的工作者优先；
2. 熟悉主流大模型数据质量构建策略或业界通用评估框架，曾深度参与大模型数据消融与质量评估等项目；
3. 具有敏锐的数据质量意识，熟悉开源大模型数据质量挖掘或评估框架等相关工具栈使用，有积极提升效率效果的意识。
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：
京东的大模型数据挖掘工程师职位是一个高度专业化的角色，专注于大模型的数据生命周期管理和质量优化。与其他公司的类似职位相比，京东特别强调对数据质量的极致追求和科学评估体系的构建。面试官会重点关注你在超大规模数据处理、合成数据生成以及数据质量评估方面的实际经验。尤其是你是否具备从数据清洗到模型评估的全链路能力，以及是否能够通过数据优化提升模型效果。
在准备面试时，你需要重点展示你在大模型数据领域的实际项目经验，尤其是那些能够体现你数据质量意识和评估能力的案例。简历中应详细描述你参与过的数据清洗、合成数据生成或评估体系构建的项目，突出你在这些项目中的具体贡献和成果。面试时，准备好回答关于数据质量优化策略、评估指标设计以及工具开发的问题。同时，京东非常看重价值观匹配，确保你在面试中展现出客户为先、创新和拼搏的精神。
在线咨询
提示：由 AI 生成回答，可能存在错误，请注意甄别。