职位描述：
1.与产品、算法、测试等团队紧密合作，理解和分析业务需求，参与对话式导购助手等AIGC项目研发，达成业务目标；
2.设计和实现基于LLM的智能体架构，包括任务规划、对话管理、流程工程等；
3.持续强化系统的智能水平，包括但不限于数据检索、智能Agent构建、大模型提示词工程等，以实现更好的体验和收益；
4.分析和解决AI应用中的问题，提升系统的性能，确保系统的稳定性和性能及数据安全；
5.持续改进和优化现有方案和流程，提升研发效能。
职位要求：
1.计算机相关专业，动手能力强，熟悉Python/C++/Java至少一门编程语言，扎实的代码编写能力，熟悉并行编程、多进程/多线程/协程等并行计算技术；
2.深度参与研发对话、搜索等以AI技术为核心的系统；
3.深入了解AI Agents技术栈，了解langchain、llamaindex等LLM开发框架，有丰富的智能体开发经验，理解大模型的能力和不足;
4.具备构建和优化RAG系统的丰富经验，熟悉COT、Prompt Engineering、In-Context Learning等技术;
5.有很强的发现、分析及解决问题的能力，有较强的学习能力。
加分项：
1.有智能对话系统或搜推广等系统研发经验；
2.有复杂系统优化和性能优化相关经验；
3.对大模型的训练调优有了解。
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：
京东这个后端开发工程师职位与传统后端岗位有显著不同，它聚焦于AIGC和LLM智能体开发这个前沿领域。从职位描述可以看出，这不是普通的CRUD开发岗位，而是需要你成为AI与工程实践的桥梁。面试官会特别关注你在LLM应用层的实战经验，尤其是如何解决大模型落地过程中的实际问题。你需要准备展示在智能体架构设计、对话管理系统开发方面的具体案例，这比算法理论更重要。值得注意的是，岗位明确要求理解大模型的’不足’，这意味着面试中可能会考察你对技术局限性的认知和应对方案。
在准备这个岗位的面试时，建议你重点梳理三个维度的经历：首先是LLM应用开发经验，用STAR法则准备1-2个智能体开发项目的完整案例；其次是系统优化能力，特别是针对RAG系统或对话系统的性能优化实践；最后是问题解决思维，准备几个你发现并解决大模型应用痛点的故事。技术面试环节可能会涉及langchain/llamaindex的底层原理讨论，以及现场设计一个智能体架构的白板题。记得在沟通中展现你对京东价值观的理解，比如可以谈谈如何在技术决策中体现’客户为先’。简历中建议用量化指标突出AI项目的业务影响，比如’通过优化Prompt Engineering使对话准确率提升X%’。
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