职位描述：
1.结合实际场景，提供全面的技术解决方案，包括不限于数据迭代、模型训练、模型评估；
2.负责大语言模型的技术研究，包括预训练、指令微调、RLHF等手段，提升大模型在指令遵循、医学推理能力、长文本、角色扮演等核心任务上的能力。涉及技术包括但不限于自动数据配比、提升指令数据质量、数据合成、奖励建模、DPO、自进化等技术；
3.基于强化学习技术增强大模型在医疗领域的多模态推理能力，尤其是多模态思维链推理；
4.在问诊、诊断、处置方案推荐等方向达到医生能力等效，并应用于京东健康医疗服务，实现医生效率提升；构建AI原生产品，应用于大规模C端用户健康管理；
5.沉淀技术，发表高水平论文。
职位要求：
1.有Qwen3、Qwen2.5-VL、InternVL、LLava等大模型预训练和微调经验者优先；
2.有CLIP、EVA、SimMIM等预训练模型训练经验者优先；
3.在计算机视觉相关方向的知名会议或期刊（如CVPR，ICCV，ECCV，NIPS，ICLR，TPAMI等）发表过论文者优先。
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：
京东正在寻找一位多模态算法开发工程师，这个职位不仅要求候选人具备扎实的大语言模型和多模态算法技术能力，还需要将这些技术应用到医疗领域。这是一个极具挑战性的职位，因为它不仅涉及前沿技术的研究，还需要将这些技术转化为实际的产品，提升医疗服务效率。面试官会特别关注候选人在大模型预训练和微调方面的经验，以及如何将这些技术应用到医疗场景中。医疗领域的特殊性意味着候选人需要具备一定的领域知识，或者至少能够快速学习和适应。此外，面试官也会看重候选人在学术研究方面的表现，特别是在计算机视觉相关领域的论文发表记录。
为了在面试中脱颖而出，你需要充分准备展示你在大语言模型和多模态算法方面的技术能力。具体来说，你可以准备一些你在预训练、指令微调、RLHF等方面的项目经验，尤其是那些能够体现你解决实际问题能力的案例。医疗领域的应用是一个重点，即使你没有直接的医疗经验，也可以通过展示你在其他领域的多模态推理能力来证明你的潜力。此外，准备好讨论你的论文发表经历，特别是那些与计算机视觉相关的成果。面试中，你可能会被问到如何解决医疗领域中的具体问题，比如如何提升模型在问诊、诊断等任务中的表现。建议你提前研究京东健康的相关产品，了解他们的技术需求和应用场景，这样你可以在面试中展示出你对公司和职位的深刻理解。最后，别忘了强调你的价值观与京东的契合点，特别是客户为先和创新这两点。
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