职位描述：
1. 基于代码大模型进行续训、SFT、强化等技术手段，构建代码大模型的代码补全、代码生成、代码优化、下一个光标位置预测、智能重写等代码能力，目标是对标业界领先的AI编码产品，如Cursor、Github copilot等；
2. 构建和维护高效的代码数据研制流水线，能够从源代码中提取特定代码任务的数据或基于gpt/ds等大模型进行合成数据，确保数据的质量和多样性，支持大模型的代码能力训练；
3. 能够基于用户的实际使用场景和反馈（bad case）进行深入分析，识别模型中的问题点，提出有效的解决方案和优化策略，推动模型的持续迭代与优化；
4. 跟踪并研究代码智能领域的前沿技术，探索将最新的研究成果应用于实际项目中，提升代码智能算法的先进性和实用性；
5. 与研发团队紧密合作，确保算法开发与业务需求的紧密结合，通过技术创新推动业务流程的优化与效率提升。
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：5-10年相关工作经验，具备算法开发、代码智能化等领域的实践经验；
3. 能力要求：
技术能力：熟练掌握Python/Java/C++等编程语言，精通算法与数据结构，具备面向对象的程序设计与开发能力；在大模型的预训练、微调、强化学习等方面有实际落地经验，特别是在开源代码大模型如deepseek coder、qwen coder等进行后训练的经验；
业务理解：能够基于代码大模型进行续训、SFT、强化等，构建代码大模型的代码补全、代码生成、代码优化、下一个光标位置预测、智能重写等代码能力，对标业界Cursor、Github copilot等AI编码产品；
数据处理：能构建和维护代码数据研制流水线，能从源代码中提取特定代码任务的数据或基于gpt/ds等大模型进行合成数据，支持大模型的代码能力训练；
问题分析：能基于用户bad case进行分析，发现模型中的问题，为模型的迭代优化提供方案；
4. 基本素质
学习能力：学习能力强，能快速阅读并理解前沿的论文，具备强烈的技术进取心，对新技术和创新有强烈的热情和兴趣；
团队协作：良好的沟通和协作能力，能够与团队成员高效配合，共同推进项目进度；
解决问题：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：
这个岗位的核心在于构建生产级代码大模型，与普通算法岗最大的区别在于它要求候选人具备从数据构建到产品落地的全链路能力。京东显然在打造自己的AI编程助手，这要求候选人不仅要懂算法，更要理解开发者真实场景中的痛点。特别值得注意的是，岗位描述中反复出现对标Copilot的要求，这意味着面试官会特别关注你是否研究过这类产品的技术方案和用户体验。另一个隐藏重点是数据处理能力，因为代码大模型的质量很大程度上取决于训练数据的构建方式，这从岗位要求中单独列出数据处理模块就能看出其重要性。
准备这类面试时，建议重点准备三个维度的案例：首先是模型优化案例，比如你如何通过SFT或RLHF提升代码生成质量；其次是数据处理案例，展示你从海量代码中提取有效训练数据的方法；最后是产品思维案例，说明你如何将技术方案转化为开发者真正需要的功能。在技术深度方面，要准备好transformer架构的变种实现细节，特别是针对代码这种特殊序列的优化方法。面试时可能会让你现场分析一段生成代码的bad case，所以平时要多积累代码审查的经验。简历中建议用指标量化你的成果，比如将代码补全准确率从X提升到Y，这比单纯描述项目更容易引起面试官兴趣。
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