职位描述：
1. 构建基于计算机视觉 + VLM/MLLM 的容器与商品语义理解体系，融合图像、点云与文本信息，提高复杂 SKU 识别与定位鲁棒性。
2. 设计检测/分割 + 3D 点云融合网络，实现多品混放场景的实例分割与 6D 抓取点预测。
3. 对 LLaVA、Qwen2-VL、InternVL2.5 等多模态大模型进行指令微调，支持机器人自然语言任务下达与动态规划。
4. 负责相机、雷达联合标定，多传感器融合（RGB-D + 点云 + 力矩传感器）。
5. 搭建自动标注与主动学习流水线，建设数据飞轮。
6. 关注行业最新多模态技术，快速验证并落地仓储场景。
职位要求：
1. 硕士及以上学历，计算机视觉、机器学习、机器人等相关方向，3-5 年以上多模态/视觉算法研发经验。
2. 熟悉 VLM 及多模态模型原理，掌握 LoRA/QLoRA、PEFT、RAG 等微调与推理加速技术者优先。
3. 熟悉跨模态 Transformer、3D 点云-图像融合，具备点云预处理与配准（ICP/NDT/RANSAC）实践者优先。
4. 熟练使用 PyTorch/Tensorflow，熟练使用 OpenCV、Open3D、PCL；具备 TensorRT、Triton、ONNX Runtime 部署与性能调优经验者优先。
5. 在 CVPR/ICRA/NeurIPS 等顶会发表或主导开源项目者优先。
6. 具有良好的工程规范、代码质量与跨团队沟通协作能力。
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：
京东的多模态算法工程师职位是一个极具挑战性的岗位，它要求候选人不仅要掌握前沿的多模态算法技术，更要具备将这些技术落地到仓储场景的能力。从职位描述中可以看出，这个岗位有几个关键特点：首先，它非常强调多模态技术的实际应用能力，特别是3D点云与图像的融合技术，这在一般的视觉算法岗位中并不常见；其次，它要求候选人具备大模型微调的能力，包括LoRA/QLoRA等高效微调技术，这在当前AI领域是非常前沿的技能；最后，这个岗位特别注重工程落地能力，包括模型部署优化、自动标注流水线建设等，这些都是确保技术能够真正产生业务价值的关键环节。
针对这个岗位的面试准备，我建议从以下几个方面着手：在简历中，要重点突出你在多模态算法研发和落地方面的经验，特别是3D点云处理和大模型微调的项目经验。如果有仓储或物流相关的项目经验，一定要详细描述。在技术面试环节，要做好深入讨论算法细节的准备，面试官很可能会就点云配准算法、多模态融合网络设计等专业技术问题进行深入探讨。同时，也要准备一些实际案例，说明你是如何解决工程落地中的挑战的。在行为面试环节，京东非常看重价值观匹配，要准备一些体现你’客户为先、创新、拼搏’等京东价值观的案例。最后，如果你有顶会论文或开源项目，一定要重点准备，这会是很大的加分项。
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