职位描述：
1.熟悉智能体技术框架，拥有成熟的项目落地经验；
2.精通大规模训练模型，能有效解决数据处理、模型优化、性能评估等问题；
3.精通大模型优化技术，包括但不限于Pretrain、PEFT、SFT、RLHF，能够针对业务场景深度优化模型表现；
4.运用数据去噪、知识增强、知识外挂等技术，缓解或消除大模型在实际应用中的幻觉现象；
5.基于大模型技术，设计并部署高效的智能应用服务，推动业务场景的智能化解决方案，提升整体业务价值。
职位要求：
1.计算机、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历，至少三年NLP相关工作经验；
2.精通深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），具备扎实的理论基础和编程能力；
3.深入理解并能熟练应用Attention机制、Transformer模型及其变种，精通多种大模型优化技术（如Pretrain、PEFT、SFT、RLHF等）；
4.熟悉算法工程线上化流程，具备特征预处理、召回、模型加载与推理、排序、后处理及接口注册等开发经验；
5.熟悉主流大模型架构，如GPT、LLaMA、GLM等，具有DeepSpeed、Megatron等分布式训练框架的实践经验；
6.具备优秀的分析与问题解决能力、逻辑思维能力和沟通协作能力，保持对新技术的好奇心，具备较强的责任心和诚信。
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：
京东的算法工程师岗位专注于大模型优化和智能体技术框架的应用，这在当前AI领域是非常前沿和热门的方向。与其他公司的算法工程师岗位相比，京东更强调实际项目落地经验和大模型优化技术的深度应用。面试官会特别关注你在这些领域的实际经验和解决问题的能力。你需要准备展示你在Pretrain、PEFT、SFT、RLHF等技术上的实际应用案例，以及如何解决大模型在实际应用中遇到的问题。此外，京东非常重视价值观的匹配，所以在面试中也要展现你对客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信这些价值观的理解和实践。
在准备简历时，确保突出你在NLP和大模型优化方面的项目经验，特别是那些有实际落地效果的项目。详细描述你在项目中使用的技术、解决的问题和取得的成果。在面试中，面试官可能会深入询问你在处理大模型幻觉现象、优化模型性能等方面的具体方法。准备好用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来回答这些问题。此外，面试中可能会有技术编码测试，重点考察你对深度学习框架和算法的掌握程度。建议提前复习PyTorch或TensorFlow的常用操作，以及Transformer模型的相关知识。最后，不要忽视软技能的展示，京东非常看重沟通协作能力和问题解决能力，准备好分享你在团队合作中克服困难的具体案例。
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