京东
大模型算法开发
大模型算法开发
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Pytorch
Rlhf
Tensorflow
多智能体
大模型
数据合成
智能体
深度学习
自然语言处理
AI 估算 · 30k–50k
大模型算法岗，北京，京东健康，3年经验硕士，市场行情月薪3-5万，含年终奖约14薪。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于医疗大模型的后训练与智能体算法研发，涉及持续预训练、指令微调、RLHF等前沿技术，旨在提升模型在医疗场景的推理与决策能力，并应用于京东健康的问诊、诊断等业务，最终实现医生效率提升和AI原生健康管理产品落地
最低要求
包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业硕士或博士
在NLP和大模型领域有3年以上的实际项目研发经验和模型训练经验
熟练掌握NLP基础理论和相关技术，在一个或多个领域能够独立开展研发工作，熟练使用至少一种编程语言和深度学习框架，熟练使用常用深度学习工具
良好的逻辑思维、优秀的分析问题能力，可以快速定位并解决问题，具有良好的代码编写习惯，对解决具有挑战性问题充满热情，有志于使用前沿AI技术解决健康、医疗等产业问题
工作职责
医疗大模型后训练:通过持续预训练、指令微调、RLHF技术手段，提升大模型在指令遵循、医学推理能力、长文本、角色扮演等核心任务上的能力
涉及技术包括但不限于自动数据配比、提升指令数据质量、数据合成、奖励建模、DPO、自进化等技术
大模型智能体核心算法研发:包括意图理解、规划决策、任务分解、工具调用、多智能体协作等关键模块的设计与优化,提升Agent的自主决策和任务完成能力
大模型业务应用:在问诊、诊断等方向达到医生能力等效，并应用于京东健康医疗服务，实现医生效率提升;构建AI原生产品，应用于大规模C端用户健康管理
优先资格
在ACL、EMNLP、SIGIR、NAACL、COLING、IJCAI、AAAI、KDD等学术会议或期刊以第一作者发表过文章，大型NLP竞赛获奖者或有实际项目开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 京东健康是快速增长的业务板块，大模型投入大，资源充足，能接触大规模真实医疗数据
- 技术栈前沿，涉及当前最热的LLM、RLHF、Agent等方向，个人技术成长快
- 公司平台大，京东集团为已上市巨头，稳定性高，薪资福利有竞争力
- 大模型训练对算力成本高，需要不断优化效率，可能面临资源竞争
缺点 / 挑战
- 医疗领域对模型准确性和可靠性要求极高，研发压力大，落地周期长
- 行业竞争激烈，需要持续跟踪前沿论文并快速实验，工作强度较高
- 适合对NLP和大模型有深厚热情、具备较强算法落地能力的硕士或博士，抗压能力强、乐于挑战技术难题
角色解读
- 从算法工程师逐步成长为技术专家，主导大模型核心算法方向
- 可向技术管理方向发展，带领团队负责医疗AI产品线
- 积累医疗+AI跨领域经验，成为稀缺的复合型人才，未来可切入其他垂直行业
- 负责医疗大模型的后训练工作，包括持续预训练、指令微调、RLHF等，提升模型在医学推理、长文本等能力
- 研发大模型智能体核心算法，优化意图理解、任务分解、工具调用等模块，提升Agent自主决策能力
- 推动大模型在京东健康业务中落地，如问诊、诊断场景，构建AI原生产品服务于C端用户
- 精通NLP和大模型训练技术，熟悉RLHF、DPO、数据合成等后训练方法
- 熟练使用Python和深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有大规模模型分布式训练经验
- 具备智能体算法研发能力，了解规划、推理、工具调用等Agent核心模块
申请策略
- 提前了解京东健康业务（在线问诊、健康管理等），在面试中结合业务场景阐述技术方案
- 展示对医疗AI伦理和合规性的理解，体现责任心
- 突出大模型训练项目经验，尤其是RLHF、指令微调、数据合成等具体工作
- 列出发表的高水平论文或竞赛获奖经历，强调一作或核心贡献
- 展示编程能力和工程化能力，如分布式训练工具（DeepSpeed、Megatron）使用经验
- 补充强化学习理论基础，理解PPO、DPO等算法的数学原理
- 熟悉Agent相关框架（如LangChain、AutoGPT）和最新研究（ReAct、ToolLLM）
面试指南
- 对于技术细节问题，采用STAR法则：情景、任务、行动、结果，重点讲自己的贡献和思考
- 对于开放性问题，先结构化解题：定义问题、列举方法、比较优劣、给出自己的方案
- 请详细描述你参与的RLHF项目流程，从数据收集到奖励模型训练的细节
- 如何评估大模型在医疗场景下的表现？你会设计哪些评测指标？
- 谈谈你对多智能体协作的理解，目前有哪些主流方法？
- 在处理长文本时，大模型面临哪些挑战？如何解决？
- 当模型在医疗诊断中出现错误回答时，如何定位和修复？
- 复习RLHF核心论文（InstructGPT、DPO等），准备深度解读
职位点评
80
综合评分
京东健康大模型算法岗，技术前沿、成长空间大，但工作强度较高，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术前沿、渴望快速成长、能接受高强度工作的求职者，对薪资和职业发展有较高期望。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
京东为上市公司，规模大，薪资水平在行业内属中上，且京东健康处于发展阶段，算法岗位薪酬有竞争力，但具体薪资未披露，综合评分较高。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
95较高
职位涉及大模型最前沿技术（RLHF、Agent），并有实际落地场景，成长空间极大；JD虽未明确提及晋升通道，但大厂通常有完善晋升体系。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RLHF、DPO、多智能体、数据合成、深度学习、自然语言处理
业务类型profit_center
工作生活
50较低
位置在北京，通勤可能较长；JD未提及弹性工作或不加班，互联网大厂算法岗通常有一定强度，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
医疗AI具有明确社会价值，能直接改善医生效率和患者体验，但JD使命导向信号不强，整体意义感较好。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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