职位描述：
参与或主导以下一个或多个关键领域的工作：
1. 超大规模语言/多模态MoE模型继续预训练研发与性能优化：MoE模型架构性能优化与创新、分布式训练策略深度优化、训练稳定性与收敛性研究等；
2. 超大规模语言/多模态MoE模型后训练框架研发与性能优化：指令精调与对齐框架，大语言模型、多模态融合对齐训练等；
3. 超大规模语言/多模态强化推理模型训练框架研发：RL Zero训练框架研发及超大规模分布式RL训练优化，多模态强化推理模型训练框架研发等；
4. 大语言/多模态模型Agent基座算法框架研发：Agent基座及框架核心能力构建，多模态感知与交互，Agent与外部工具集成，Agent评估与测试框架及通用Agent基座探索等。
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. 拥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经典模型结构，DeepSpeed、Megatron及主流开源强化学习框等基础技术，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. 有大模型相关的研发经验的工作者优先；有ACM/NOI等竞赛经历者优先；
2. 了解强化学习算法、熟悉主流开源强化学习框架，曾深度参与后训练/强化推理大模型/Agent等项目；
3. 具有扎实的工程能力，熟悉开源大模型相关工具栈使用，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：
京东这次招聘的大模型算法工程师/架构师岗位，在技术深度和广度上都有很高要求。与普通算法岗位不同，这个职位特别强调对MoE模型架构的深入理解和优化能力，这包括模型结构创新、分布式训练策略优化等关键技术点。另一个显著特点是要求候选人具备从预训练到后训练全流程的研发能力，特别是强化学习框架和Agent基座算法的开发经验。这些技术要求明显高于行业平均水平，说明京东正在布局最前沿的大模型技术研发。
针对这个岗位的面试准备，建议重点突出你在分布式训练优化和模型架构创新方面的实际经验。简历中应该详细描述你参与过的大模型项目，特别是涉及MoE架构或强化学习框架的部分。面试时可能会深入考察你对DeepSpeed、Megatron等工具的理解程度，以及解决过哪些具体的性能优化问题。准备几个能展示你极致探究精神的案例，比如如何通过创新方法解决训练稳定性问题。同时要表现出对AGI的热情和长期投入的决心，这符合京东强调的价值观。技术问题之外，也要准备好讨论你对大模型未来发展的见解。
在线咨询
提示：由 AI 生成回答，可能存在错误，请注意甄别。