职位描述：
1.负责京东信息安全大模型的应用研发工作，涵盖模型的持续预训练与优化、监督微调（SFT）以及强化学习等关键环节；
2.深入调研并积极探索大模型领域的前沿技术，包括先进的预训练方法、创新的 post-training 技术以及大模型强化学习技术；
3.参与大模型服务的部署实施，着力于模型量化处理和推理过程的加速优化，提升模型应用的性能和效率；
4.参与大模型在agent应用算法优化工作，提升agent任务执行效果；
职位要求：
1.有计算机科学、数学、统计学或相关领域的硕士或博士学位；
2. 熟悉Python与深度学习框架，具有良好的编程能力和扎实的数学理论基础；
3.熟悉掌握大模型相关技术，有实际主导或参与过大模型训练工作，包括不限于：预训练、SFT、强化对齐等；
4. 关注行业前沿进展，对技术开发及应用有热情，有自己的想法并乐于挑战自我；
5. 良好的沟通能力，跨团队协作能力，具备出色的规划、执行力，强烈的责任感，以及优秀的学习能力和自我驱动力。
加分项：
1. 有相关领域的开源项目、竞赛获奖、顶会论文发表/在投；
2. 熟悉DeepSpeed、Megatron-LM 、VeRL 、Unsloth 等LLM开源工具，具备大模型训练推理框架的优化以及开发能力。
3.熟悉大模型应用框架如Langchain等，工程能力较强；
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：
京东大模型算法专家这个职位有几个显著特点值得注意。首先，这是一个全栈式的大模型岗位，要求候选人不仅要懂算法研发，还要参与模型部署和优化，这种端到端的能力要求在大模型领域并不多见。其次，职位特别强调agent应用场景，这与京东电商业务特性密切相关，说明候选人需要具备将大模型技术落地到实际业务场景的能力。另外值得注意的是加分项中提到的开源工具经验，这反映了京东技术团队对工程实践能力的重视程度。
针对这个岗位的面试准备，建议从三个维度重点突破。技术层面要准备大模型全流程开发的详细案例，特别是预训练和微调过程中的具体挑战和解决方案。工程能力方面要重点展示对DeepSpeed等工具的实际使用经验，最好能准备性能优化相关的量化数据。业务理解方面要思考大模型在电商场景的应用可能，特别是agent如何提升用户体验。面试中可能会遇到技术深度和工程实践相结合的综合性问题，建议采用STAR法则来组织回答，既要体现技术深度，又要展示解决实际问题的能力。
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