职位描述：
1. 参与全栈算法工程平台的开发工作，包括但不限于数据可视化建模、分布式训练框架的集成以及推理服务的优化，确保平台的高效稳定运行；
2. 负责可视化建模系统的开发与维护，支持数据特征分析（如交互式数据分布热力图）、模型结构的可视化展示及训队过程的实时监控，提升模型开发的透明度与效率；
3. 推动模型从实验室到生产环境的全流程落地，解决模型部署过程中遇到的资源调度、服务监控、节点状态追踪等工程问题，确保模型的高效稳定运行；
4. 与算法团队紧密合作，封装通用算法模块，构建平台化能力，如自动化数据处理、模型压缩等，提高团队整体的研发效率与模型性能；
5. 跟踪并研究机器学习与深度学习领域的最新技术动态，将先进的算法与技术应用于实际项目中，持续优化算法平台的性能与功能。
职位要求：
1. 教育背景
学历要求：本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业；
2. 工作经验
工作经验：具备算法开发、云原生技术应用及大模型训练优化等领域的实践经验；
3. 能力要求：
技术能力：掌握云原生技术栈（Kubernetes/Argo），具备多框架混合部署经验；熟悉主流训练/推理框架及工具链，包括DeepSpeed / Megatron-LM / VLLM / SGLang / TensorRT 等；了解并使用过 KNN，GBDT，SVM，Xgboost，Lgbm 等机器学习模型，使用过 CNN，LSTM，ResNet 等神经网络模型；参与过开源项目或了解大模型训练优化（如DeepSpeed/Megatron-LM）技术者优先；
业务理解：具备良好的业务敏感度，能够快速理解业务需求，将其转化为技术解决方案；
4. 基本素质
团队协作：具备良好的沟通和团队协作能力，能够与算法团队、开发团队等高效配合，共同推进项目进度；
问题解决：具备独立分析和解决问题的能力，能够面对复杂场景提出有效解决方案；
责任心：具有强烈的责任心，对工作认真负责，能够承担一定的工作压力；
创新思维：具备创新意识，关注行业动态，能够不断学习和探索新技术，提升自身专业能力。
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：
这个AI Infra算法开发岗在京东这样的互联网大厂中具有相当的技术深度和广度要求。与普通算法岗不同，它更强调工程化能力和平台化思维。你需要同时具备算法理解能力和工程实现能力，特别是对云原生技术栈的掌握程度会成为重要区分点。职位描述中反复出现的’平台’、’部署’、’优化’等关键词，暗示着这个岗位更看重将算法落地的全流程能力，而非单纯的算法研发能力。另一个显著特点是强调’可视化’和’监控’，这意味着你需要具备将复杂算法过程产品化的思维。
在准备面试时，建议你重点准备以下几个方向：首先，云原生相关技术栈的实践经验是硬性门槛，确保你能详细说明在Kubernetes/Argo环境下的部署案例。其次，大模型训练优化经验会成为加分项，特别是如果你参与过开源项目或实际优化过训练流程。面试中可能会考察你解决实际工程问题的思路，比如如何平衡资源调度和模型性能。建议准备1-2个完整的项目案例，展示你从算法开发到部署落地的全流程能力。简历中要突出’平台化’、’优化’等关键词，量化你的工作成果。面试时着装可以偏技术休闲，但要注意表现出京东价值观中强调的’客户为先’和’担当’特质。
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