职位描述：
招收岗位：AI平台大模型引擎、算力调度、样本引擎
【大模型引擎】
1.参与CTR、LLM、多模态等大模型算法引擎、样本引擎以及大模型训练系统的设计、开发和优化，解决训练和离线推理过程中的技术和性能问题；
2.针对大规模异构分布式算力和计算进行优化，提高计算效率和可扩展性；
3.深入零售核心算法业务，分析业务功能和性能痛点，设计合理的技术优化方案并确保实际落地；
4.参与制定核心业务项目计划和需求分析，确保项目按时交付和达到高质量标准。
【算力调度】
1.负责GPU/NPU算力平台的规划、系统架构设计与开发运维工作，集成云原生能力、开发调度、训练、推理等相关功能，提升平台资源利用率和扩展能力；
2.负责算力集群的维护、监控、调优和故障定位；
3.持续运营，改进平台性能、易用性和稳定性，优化用户体验。
【样本引擎】
1.负责大模型的数据处理、存储、IO等全流程方案实施和性能优化；
2.负责平台化的样本工程、样本引擎能力建设，保障样本数据时效性和准确性；
3.负责算法应用、算法引擎、算法平台多角度协同优化。
职位要求：
【大模型引擎】
1.精通Python或C/C++开发，具备优秀的数据结构与算法能力，代码规范高效，具备良好的工程实践和团队协作能力；
2.熟悉深度学习基础理论和主流模型架构，能熟练使用TensorFlow/PyTorch等框架进行模型开发和训练；
3.掌握CUDA编程和GPU加速技术，具备模型性能调优经验，有国产AI芯片开发经验者优先；
4.了解主流分布式训练框架，具有分布式系统开发或优化经验者优先。
【算力调度】
1.本科及以上学历，计算机、数学、通信等相关专业，3年以上相关工作经验，具备大规模GPU集群运维及优化经验，有万卡集群管理或国产AI芯片经验者优先；
2.熟练掌握Golang/Python等语言，熟悉Kubernetes、Kubeflow等云原生技术栈，具备二次开发经验；
3.深入理解调度器原理（如kube-scheduler），有GPU调度研发经验，能持续优化集群资源使用效率并快速定位问题；
4.责任心强，抗压能力突出，工作积极主动，具备良好的问题解决和团队协作能力。
【样本引擎】
1.本科及以上学历，3年以上工作经验，有算法IO优化、特征平台建设经验或开源社区贡献者优先；
2.精通Java/Scala/Python至少一门语言，熟悉Linux/Unix开发环境，具备优秀的编码能力和工程质量意识；
3.熟悉Spark/Flink/Iceberg/Hudi等大数据技术及TensorFlow/PyTorch等AI框架，有源码级二次开发经验者优先；
4.具备优秀的业务理解、沟通协作能力，学习能力强，工作积极主动。
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：
京东这个算法引擎工程师岗位非常独特，它实际上涵盖了AI基础设施建设的三个关键方向：大模型训练优化、算力资源调度和样本数据处理。这种复合型岗位在业内并不多见，通常这些职责会被拆分成不同的团队。特别值得注意的是，职位描述中反复强调对国产AI芯片的支持经验，这反映了京东在技术自主可控方面的战略考量。面试官会特别关注候选人在异构计算环境下的实战经验，而不仅仅是理论知识的掌握程度。
准备这个岗位的面试时，建议你重点准备三个维度的案例：首先是大规模分布式训练的性能优化案例，要能详细说明你如何解决特定的性能瓶颈；其次是GPU集群调度方面的实战经验，特别是资源利用率提升的具体数据；最后是样本数据处理管道的优化案例。在技术深度方面，面试官很可能会考察你对TensorFlow/PyTorch框架底层原理的理解，建议复习相关源码。面试着装方面，互联网公司通常比较随意，但京东作为头部企业，建议选择商务休闲风格以显示专业度。
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