职位描述：
1、参与生成式大模型能力构建；不局限于模型设计、prompt优化、预训练、模型推理加速、其他能力建设等；
2、采用最先进的并行处理和分布式学习技术，制定并执行性能优化策略，显著提升大型语言模型的训练速度和推理能力，例如跟进DeepSeek R1技术架构等，确保技术行业领先；
3、推进大模型技术在京东物流各个业务场景落地，包括不限于智能问答、智能数据分析、智能决策以及Computer Use等，助力业务流程优化，增质提效；
4、深度探索大语言模型方向，保持技术领先优势，推动京东物流在行业内树立高效、精准的大模型/多模态大模型应用标杆，并取得业务收益。
职位要求：
1、计算机科学或相关领域学位，拥有丰富的深度学习理论和实践经验，以及至少1年以上的大模型算法开发经验；
2、熟悉深度学习的并行处理和分布式训练技术，具备在多节点多GPU环境下进行大模型训练的经验或能力；
3、熟练掌握深度学习模型架构和算法，对至少一种主流深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch等）有深入理解和应用能力；
4、具备出色的问题分析和解决能力，在高压环境下能够独立推动项目进展，同时具有优秀的沟通和团队协作能力；
5、对大模型前沿技术保持热情，能主动实践学术和业界最新技术方向。
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：
京东正在招聘的大模型算法工程师职位，是一个技术含量高且对业务落地能力要求严格的岗位。从职位描述可以看出，这个岗位不仅要求候选人具备扎实的大模型算法开发能力，还需要熟悉分布式训练技术，并能在实际业务场景中推动技术落地。特别值得注意的是，京东特别强调了要跟进DeepSeek R1等技术架构，保持技术领先优势，这表明公司对技术创新和行业前沿的追求。此外，职位要求中还提到了需要具备在高压环境下独立推动项目进展的能力，这意味着面试官很可能会考察候选人的抗压能力和项目推进能力。
针对这个职位的面试准备，建议从以下几个方面着手：首先，确保你对大模型算法开发有深入理解，特别是分布式训练技术，这是面试的重点考察内容。你可以准备一些具体的项目案例，展示你在多节点多GPU环境下进行大模型训练的经验。其次，由于职位要求推动大模型在业务场景落地，你需要准备一些业务落地的案例，展示你如何将技术应用到实际业务中，并取得具体成果。最后，京东特别强调了价值观，包括客户为先、创新、拼搏等，因此在面试中要展现出你与这些价值观的契合度。在面试过程中，保持自信和专业，展示出你对大模型技术的热情和持续学习的态度。
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