职位描述：
岗位职责：
1.负责LLM在搜推创新AIGC应用中算法研发和应用落地；
2.设计创新AIGC应用中整个链路所涉及的LLM等AI相关算法，确保算法有效性和扩展性，能有效解决复杂业务场景下的用户体验问题；
3.关注并探索LLM相关前沿技术，包括预训练、后训练、RAG、Agent等，能判断技术实际价值，并高效落地应用；
4.理解并洞察用户需求，通过持续的技术产品创新和迭代，驱动用户体验提升以及京东UCVR, GMV平台收益不断增长。
职位要求：
任职资格：
1. 计算机、人工智能等相关专业；
2. 具有大模型算法研发经验（预训练，SFT，强化等对后训练），具有搜推算法背景更优；
3. 在问答/对话系统/AI助手、RAG/Agent、知识图谱、信息检索的一个或者多个方面有研发经验，同时拥有大模型预训练和后训练对齐背景更优；
4. 深刻理解语言模型，深度学习等算法原理，需具备很强的算法开发以及编程落地执行能力，并具备较强的业务敏感度，能将需求和技术有效结合并落地。
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AI算法工程师岗位展现出明显的场景化特征，它不同于普通的大模型研发岗位，而是要求候选人能打通从底层技术到电商业务价值的完整闭环。最核心的差异点在于’搜推创新AIGC应用’这个具体场景，这意味着面试官会特别关注你如何将LLM技术与京东的UCVR/GMV指标挂钩。你需要准备的不仅是技术原理，更要思考大模型如何提升电商场景下的用户体验转化。另一个隐藏重点是’后训练对齐’，这暗示京东可能已具备基础模型能力，现在更需要精细化调优的人才。
在准备这场面试时，建议你采用’技术-场景-价值’的三段式应答框架。技术层面要重点准备RAG和Agent的实战案例，特别是处理过哪些长尾query或复杂意图的场景。谈到业务落地时，不妨预先研究京东APP的搜索推荐特点，准备1-2个假设性的AIGC优化方案。面试中可能会遇到价值观情境题，记得将’客户为先’体现在技术决策中，比如可以谈谈如何在模型效果和响应速度间取得平衡。代码环节可能侧重Prompt工程和精调技巧，建议携带一个展示多阶段训练过程的Notebook。着装方面商务休闲即可，但请确保能流畅手写Transformer变体公式。
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