职位描述：
1、负责京东广告/推荐场景的问题探索和应用，负责建立持续可迭代的用户兴趣建模框架，并结合商品侧关系图谱，实现用户-商品的兴趣匹配，用于提升广告平台收入；
2、负责广告场景的商家端算法、工具能力、商业生态建设，提升广告生态良性增长；
3、负责LLM前沿算法问题的探索与研究、生产环境应用、算法理论和业务实践等创新工作进行分析总结，进行学术沉淀等。
职位要求：
1、计算机科学/电子工程/数学相关专业；熟练掌握TensorFlow的应用；熟练掌握Linux下C++/Python编程；
2、对数据结构和算法设计有较为深刻的理解；对数据工具（Spark、MR、Flink等）有熟练使用能力；
3、强悍的工程实现能力，精通Linux下C/C++、Java、Python等至少一门编程语言；对计算机体系结构、计算机网络有良好的掌握；
4、熟悉常见机器学习与深度学习模型，掌握常见的召回/粗排/精排/重排/混排等模型与策略，有发现问题和定义问题的能力；
5、有丰富的互联网广告/搜索/推荐、用户行为研究或搜索引擎等从业经验者优先；
7、 有并行计算编程经验（CUDA、OpenCL、OpenMP等，或在NVIDIA GPU、HUAWEI NPU、FPGA等设备上开发经验）者优先；有算法框架底层优化/研发经验者优先。
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：
京东算法开发岗的核心竞争力在于对商业场景的深度理解与技术落地的平衡。这个岗位的特殊性在于它同时要求候选人具备三个维度的能力：传统推荐算法的实战经验（用户兴趣建模、排序策略）、LLM等前沿技术的探索能力，以及处理京东海量数据所需的工程优化实力。面试官会特别关注你如何将算法理论转化为商业价值，比如广告收入的提升或商家生态的良性增长。那些仅停留在论文复现层面而缺乏业务思考的候选人，很难通过这场面试。
准备面试时建议用STAR法则梳理过往项目中与商业指标直接挂钩的算法案例，比如如何通过兴趣建模提升CTR的具体百分比。技术细节要准备到能白板推导常见排序模型的程度，同时要对LLM在推荐场景的应用有前瞻性思考。简历中建议用『通过XX算法优化，实现广告收入提升XX%』这类量化表述突出商业影响力。面试时可能会被要求现场设计广告拍卖机制或讨论NPU加速方案，需要展示出对计算资源与算法效果的权衡能力。着装可参考互联网技术岗的商务休闲风格，重点是要表现出既懂技术又理解电商业务特质的复合型人才形象。
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