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、策略优化：负责搜推用户理解、权益分发、push触达等方向算法工作（包括意图识别、召回、排序、多目标等）；
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、多模态大模型：深入理解搜索/推荐业务场景（如信息抽取、知识生成、智能问答等），设计并实现基于多模态大模型的创新技术解决方案，能有效解决复杂业务场景下的用户体验问题。
职位要求：
1.计算机科学、人工智能或相关专业硕士及以上学历。
2.扎实的自然语言处理基础，熟悉主流NLP任务（如问答系统、命名实体识别、情感分析、摘要生成与抽取、知识图谱构建与应用等）。
3.深入理解主流大语言模型（GPT/Qwen/DeepSeek/LLaMA）及多模态对齐模型（如 CLIP, BLIP-2, ViT）的网络架构与原理。
4.熟练掌握 PyTorch 深度学习框架及 Hugging Face Transformers 生态，熟悉大模型训练/推理优化框架（如 DeepSpeed, Colossal-AI, FSDP, vLLM 等）者优先。
5.精通 Transformer 架构（Attention 机制及其变体），熟练掌握预训练、参数高效微调(PEFT)、指令微调(SFT)、基于人类反馈的强化学习(RLHF)等大模型优化技术者优先。
6.优秀的团队协作精神、沟通能力及文档撰写习惯。
7.具备搜索、广告、推荐系统（搜广推）相关项目经验，特别是电商场景经验；在大模型/多模态领域有高质量学术论文发表（ACL, EMNLP, NAACL, ICLR, CVPR, AAAI 等）或具有影响力的开源项目贡献；有 LangChain / LlamaIndex 等 LLM 应用框架的实际项目落地经验者优先。
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：
京东的这个算法开发工程师职位非常注重前沿技术的应用能力，特别是在大语言模型和多模态技术方面的专业深度。从职位描述可以看出，这个岗位不仅要求扎实的NLP基础，还需要对当前最热门的大模型技术有深入理解。特别值得注意的是，这个职位明确要求候选人能够将这些技术应用到电商搜索推荐场景中，解决实际的业务问题。这意味着面试官不仅会考察你的理论知识，更会关注你如何将这些技术落地到真实业务场景的能力。
在准备这个职位的面试时，你需要特别关注几个方面。首先，确保你对大模型和多模态技术有深入理解，特别是职位描述中提到的GPT/Qwen/DeepSeek/LLaMA等模型。准备几个你参与过的相关项目案例，重点说明你是如何解决实际问题的。其次，京东特别强调电商场景经验，所以如果你有相关项目经验，一定要重点准备。在面试中，面试官可能会让你现场设计一个电商推荐系统的解决方案，所以提前准备一些思路会很有帮助。最后，不要忽视软技能，京东非常看重团队协作和沟通能力，准备好展示你在团队项目中的贡献和解决问题的能力。
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