京东
大模型算法工程师（AI Infra方向）
大模型算法工程师（AI Infra方向）
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
广东省
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Megatron
Vllm
分布式训练
后训练
大语言模型
强化学习
数据质量管理
预训练
高性能计算
AI 估算 · 30k–60k
京东大厂，大模型方向技术壁垒高，市场稀缺，薪资竞争力强，通常16薪。
职位详情
关于这个职位
这是一个在京东探索研究院的大模型算法工程师（AI Infra方向）职位，主要负责优化万卡集群的训练与推理架构，设计大语言模型和视觉模型的全流程训练方案，构建高质量数据生产与评估体系，以及研究强化学习在模型对齐中的应用
职位要求深厚的技术积累和创新能力，适合有志于大模型前沿技术落地的高端人才
最低要求
任职要求：
具备大模型全流程训练经验，涵盖预训练、中训练与后训练的技术落地，熟悉高质量数据构建与迭代流程
拥有高性能计算架构优化能力，能够基于Megatron、vLLM等框架优化万卡集群的训练与推理性能，解决分布式环境下的性能瓶颈
具备技术问题定位与改进能力，能够从训练故障或性能衰减中识别底层架构缺陷与数据质量问题，并提出可验证的优化方案
拥有算法与架构创新意识，能够探索新型数据配比策略、自动化质检及强化学习对齐方法，推动模型能力持续突破
具备开阔的技术视野与决策魄力，敢于在复杂技术路径中做出果断决策，同时尊重并吸纳不同技术观点以达成最优解
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信
工作职责
优化万卡集群训练与推理架构，基于高性能计算框架提升大规模分布式环境下的性能
设计并执行大语言与视觉模型的全流程训练方案，覆盖预训练至后训练技术落地
构建高质量训练数据的生产与评估体系，制定数据筛选、配比优化及自动化质检标准
研究强化学习在模型推理与对齐中的应用，设计奖励模型与算法以提升指令遵循与安全性
总结技术实践并输出开源项目与技术报告，推动团队专业影响力提升
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 京东集团平台资源丰富，探索研究院专注前沿，技术影响力大
- 大模型是当前AI最热门赛道，技术积累价值高，职业前景广阔
- 有机会参与从训练到推理的全流程，接触万卡集群等高端基础设施
- 薪资待遇具有竞争力，通常包含丰厚年终和股票激励
- 技术门槛极高，需要精通高性能计算和分布式系统，学习曲线陡峭
- 工作强度可能较大，需应对大规模集群训练中的各种突发问题
- 竞争激烈，需要不断跟进前沿论文和开源项目，保持技术领先
- 这个职位适合具有扎实分布式系统和大模型训练经验，热衷于技术攻坚，希望在AI Infra领域成为专家的技术型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家：在AI Infra或大模型训练领域深耕，成为顶尖架构师
- 团队负责人：带领团队攻克分布式训练和数据工程难题
- 跨领域发展：向AI芯片、云计算等底层基础设施方向拓展
- 优化万卡级集群的训练与推理架构，使用Megatron、vLLM等框架解决分布式性能瓶颈
- 设计并执行大语言模型和视觉模型的全流程训练，包括预训练、中训练和后训练
- 构建和评估高质量训练数据体系，制定数据筛选、配比和自动化质检标准
- 研究强化学习在模型对齐中的应用，设计奖励模型提升指令遵循与安全性
- 精通Megatron、vLLM等高性能计算框架，具备大规模分布式训练优化经验
- 深入理解大模型全流程训练（预训练/后训练）及数据处理方法
- 掌握强化学习（RLHF/RL）在模型对齐中的实践
- 具备问题定位与架构创新意识，能从故障或性能衰减中识别系统缺陷
申请策略
- 研究京东探索研究院的公开技术博客和开源项目，面试时展示对其技术方向的理解
- 准备一个从训练到部署的完整案例，说明遇到的问题和解决方案
- 突出大模型全流程训练经历，包括具体集群规模、框架优化和数据工程成果
- 量化展示性能优化成果，如训练吞吐提升、成本降低等数据
- 强调开源项目贡献和技术报告，体现技术影响力
- 如有强化学习或RLHF实践经验，务必详细描述
- 系统学习Megatron-LM或DeepSpeed源码，深入理解分布式通信和显存优化
- 补充数据工程知识，包括数据筛选、去重和配比策略
面试指南
- 使用STAR法则：Situation（场景）、Task（任务）、Action（行动）、Result（结果），结合具体技术细节
- 从现象到根因：先描述问题现象，然后分析可能的底层原因，最后给出验证方案
- 对比方案：比较不同方案的优劣，展示技术决策的思考过程
- 如何优化大模型在万卡集群上的训练效率？请举例说明你解决过的具体瓶颈
- 请描述数据质量对大模型训练的影响，以及你如何设计数据筛选流程？
- 解释Megatron中的张量并行和流水线并行原理，如何选择配置？
- RLHF在模型对齐中有哪些挑战？请谈谈你的实践经验
- 如果一个训练任务出现loss异常振荡，你会如何排查和定位问题？
职位点评
68
综合评分
京东大模型核心岗，前沿技术栈，薪资竞争力强，但工作强度大，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
最适合追求技术成长和前沿创新的发展型人才，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活40
使命价值60
薪资福利
70中等
京东作为上市大厂，薪资福利具有竞争力，但JD未明确列出具体福利，补偿性动机中等偏上。
薪资信号偏高 (30K-60K/月)
成长发展
90较高
该职位处于大模型前沿技术领域，涉及高性能计算、分布式系统和强化学习，技能成长空间极大，且鼓励开源贡献，发展性动机高度满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Megatron、vLLM、分布式训练、大语言模型、强化学习
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作或远程，工作强度可能较高，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
京东探索研究院有一定社会影响力，但职位偏技术实现，使命感驱动一般，行业前景好但意义感中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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