京东
算法技术顾问
算法技术顾问
发布于 26 分钟前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Pytorch
Rlhf
医疗Ai
大语言模型
指令微调
数据合成
智能体
深度学习
自然语言处理
AI 估算 · 30k–60k
北京大厂算法岗，大模型方向稀缺，薪资竞争力强，结合3年经验及硕博学历估算。
职位详情
关于这个职位
该职位是京东健康下的算法技术顾问，专注于医疗大语言模型的后训练与智能体算法研发
你将参与从数据合成、指令微调到RLHF的全流程模型优化，并推动AI在问诊、诊断等医疗场景的落地应用
适合具备NLP和大模型实战经验、对医疗AI有热情的技术专家
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
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
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
- 京东健康的业务平台提供真实医疗场景和海量数据，技术落地价值高
- 大模型和Agent是当前AI最热门方向，技能积累速度快，市场认可度高
- 公司为上市巨头，薪资福利有竞争力，且有内部技术交流和培训资源
- 行业竞争激烈，需保持技术敏感度，持续跟进学术前沿
- 适合热爱NLP和大模型技术、有较强研究能力、希望在医疗AI领域深耕的技术专家
缺点 / 挑战
- 医疗领域对模型准确性和安全性要求极高，技术挑战大，需持续攻坚
- 大模型训练资源消耗大，可能面临计算资源和时间压力
角色解读
- 技术纵深发展：成为医疗大模型领域的专家，主导模型架构设计和技术创新
- 管理路线：积累项目经验后，可晋升为技术组长或技术经理，带领团队攻克难题
- 跨领域拓展：结合京东健康业务，向产品、解决方案或技术商业化方向转型
- 负责医疗大模型的后训练，包括持续预训练、指令微调和RLHF，提升模型在医学推理和指令遵循等核心能力
- 研发大模型智能体算法，优化意图理解、任务分解、工具调用和多智能体协作等模块，提升自主决策能力
- 将大模型应用于问诊、诊断等医疗场景，构建AI原生产品，服务C端用户健康管理
- 精通NLP和大模型技术，具有3年以上实际项目研发和模型训练经验
- 熟练掌握Python和深度学习框架（如PyTorch），具备独立开展研发的能力
- 熟悉RLHF、指令微调、数据合成、智能体等前沿技术，有顶会论文或竞赛获奖者优先
申请策略
- 在面试中强调对医疗AI的热情和对京东健康业务的理解，体现价值认同
- 准备一个完整的大模型项目案例，从数据、训练到评估，展示技术深度和问题解决思路
- 突出大模型训练经验，特别是RLHF、指令微调、数据合成等具体项目
- 列出顶会论文（ACL/EMNLP等）或相关竞赛奖项，体现学术能力
- 展示智能体相关项目，如工具调用、多智能体协作等，突出工程落地能力
- 如果RLHF经验不足，可系统学习奖励建模、DPO等技术，并尝试复现相关论文
- 补充医疗领域知识，了解临床诊断流程，以更好地将技术与业务结合
面试指南
- 针对技术实现类问题，采用 STAR 法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
- 对于开放性问题，先阐述基本原理，再结合具体案例，最后总结优化方向
- 请详细描述你参与过的RLHF项目，包括数据构建、奖励模型设计和微调策略
- 如何评估大模型在医疗场景下的表现？你会采用哪些指标和测试集？
- 在设计智能体时，如何处理意图理解失败或工具调用错误的情况？
- 请解释DPO和PPO的区别及各自适用场景
- 你如何看待大模型在医疗诊断中的伦理和安全问题？
- 复习NLP基础和大模型核心论文，特别是RLHF、指令微调、Agent等方向
职位点评
76
综合评分
大厂医疗AI前沿技术岗，发展空间极大，但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
最重视技术成长和价值实现、能接受较高工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展95
工作生活40
使命价值85
薪资福利
80较高
京东作为上市大厂，薪资福利有竞争力，硕士以上学历和3年经验对应中高薪酬，且公司提供五险一金等标准福利，但具体薪资未明确披露。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
95较高
该职位涉及最前沿的大模型和智能体技术，医疗AI赛道成长空间大，JD明确要求顶会论文和竞赛经验，技术前沿性极强，且公司提供实际业务场景。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RLHF、Agent、指令微调、DPO、数据合成
业务类型profit_center
工作生活
40较低
职位为北京现场办公，未提及弹性工作或远程，大厂算法岗通常工作强度较大，WLB信号不明确。
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
85较高
医疗AI直接改善患者健康，社会价值高；京东健康处于高增长赛道，创新性明显；JD强调'解决健康医疗产业问题'，使命导向明确。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号有志于使用前沿AI技术解决健康、医疗等产业问题
创新程度积极采用新技术
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