京东
大模型应用开发工程师（agent方向）
大模型应用开发工程师（agent方向）
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
本科
软件工程
监控
分布式系统
微服务
CI/CD
API网关
大模型
AutoGPT
智能体
沙盒
AI 估算 · 25k–45k
京东零售大模型方向技术难度高，市场竞争力强，高级工程师薪资有竞争力，参考北京大厂水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责京东零售大模型应用平台（智能体方向）的工程架构设计与实现，需要搭建高可用、可扩展的系统框架，支持算法开发和产品落地
你将与算法团队紧密合作，解决高并发瓶颈，并参与DevOps体系建设，推动全流程自动化
适合有扎实Java和分布式系统经验、热爱大模型技术的工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业，顶尖院校背景优先
年+软件开发经验，2年+大厂DevOps系统开发或大型分布式架构经验，有大模型/智能体平台经验者优先
精通Java，熟悉微服务框架（Spring Boot/Cloud），具备扎实Java基础
了解Python，能配合算法对接者优先
深入理解分布式系统，熟悉微服务核心组件，具备高可用、高并发系统设计优化经验
熟练掌握DevOps技术栈，熟悉容器化技术（Docker/K8s），具备CI/CD流水线搭建优化经验，了解云原生者优先
具备沙盒、监控、API网关、分布式Trace等组件开发/落地经验，能独立解决技术难题
具备优秀的问题分析解决能力、逻辑思维，有规范的代码编写和文档撰写习惯
责任心强，具备优秀团队协作与沟通能力，热爱大模型/智能体领域，抗压能力及学习能力强
工作职责
负责大模型应用开发平台（智能体方向）核心工程架构设计与实现，搭建高可用可扩展系统框架，支撑算法开发与产品落地
主导平台运维环境与基础设施研发落地，重点构建优化沙盒、全链路监控、API网关、Trace等核心组件，保障平台稳定运行
协同算法团队完成大模型适配、智能体交互等核心功能工程化落地，解决高并发瓶颈，提升模块效率与稳定性
参与DevOps体系建设，优化CI/CD流水线与容器化部署，实现研发运维全流程自动化，降低成本
负责核心代码编写、评审与优化，保障代码质量
排查修复性能问题与故障，提升系统可靠性
配合产品经理梳理需求，转化为工程方案，推动跨团队项目落地，保障交付进度与质量
跟踪分布式系统、DevOps等前沿技术，结合业务开展预研，优化平台架构与技术体系
优先资格
有LangChain/AutoGPT等开源智能体框架工程化落地经验者优先
熟悉大模型应用开发流程，参与过RAG/智能体工作流等模块工程化实现者优先
拥有相关技术专利或发表过分布式系统/DevOps相关技术文章者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 风口方向：大模型和智能体是当前技术热点，技能积累有长期价值
- 平台优势：京东零售业务场景丰富，技术落地机会多，能接触到大规模系统
- 技术深度：工作涉及分布式系统、DevOps、AI工程化，能全面提升技术栈
- 薪酬竞争力：大厂高级岗位薪资福利优厚，且京东有稳定发展前景
- 工作强度大：大厂业务节奏快，可能面临一定程度的加班和紧急需求
- 团队协作要求高：需要与算法、产品等多团队紧密配合，沟通成本不低
- 适合有扎实后端和分布式经验、对AI工程化有热情、愿意在技术深度上持续突破的工程师
缺点 / 挑战
- 技术难度高：需要同时掌握Java、分布式、DevOps和大模型相关知识，学习成本较高
角色解读
- 在大模型平台方向深耕，成为智能体基础设施架构专家
- 向技术团队管理（Tech Lead）或架构师方向发展，主导更大规模系统设计
- 积累大模型和AI工程化经验，未来可转向AI算法或全栈架构岗位
- 负责大模型应用开发平台（智能体方向）的工程架构设计，搭建高可用、可扩展的系统框架
- 主导沙盒、监控、API网关、Trace等核心组件的开发与优化，保障平台稳定运行
- 协同算法团队完成大模型适配和智能体交互的工程化落地，解决高并发瓶颈
- 参与DevOps体系建设，优化CI/CD流水线和容器化部署，提升研发运维自动化水平
- 精通Java，熟悉Spring Boot/Cloud微服务框架，具备扎实的Java基础
- 深入理解分布式系统，有高可用、高并发系统设计和优化经验
- 熟练使用Docker、Kubernetes等容器化技术，有CI/CD流水线搭建经验
- 熟悉DevOps技术栈，有沙盒、监控、网关、Trace等组件开发经验
申请策略
- 在简历中体现技术深度和落地成果，用数据说话（如系统性能提升、故障率降低等）
- 准备1-2个分布式系统或DevOps相关的详细项目案例，便于面试时深入交流
- 突出大厂或复杂分布式系统开发经验，尤其是DevOps、容器化、微服务相关项目
- 强调对Java、Spring Cloud的深入理解，列出具体性能优化或系统设计案例
- 如有大模型、智能体、LangChain等经验，务必重点展示
- 展示CI/CD流水线、监控、网关等基础设施组件的实际落地成果
- 补充LangChain、AutoGPT等主流智能体框架的工程化使用经验
- 加深对Kubernetes和云原生技术栈的理解，尝试动手搭建完整集群
面试指南
- 系统设计题：从需求分析、技术选型、架构设计、关键组件、优化措施、监控运维等方面逐步展开
- 项目经验题：按STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述，突出个人贡献和量化成果
- 技术原理题：先解释核心概念，再结合实践说明应用场景，最后总结优缺点
- 请描述你设计过的分布式系统架构，如何保证高可用和高并发？
- 你是如何搭建CI/CD流水线的？遇到过哪些挑战？
- 谈谈你对大模型应用开发的理解，智能体平台的关键组件有哪些？
- 如何监控和排查分布式系统的性能问题？请举例说明
- 你如何与算法团队协作？在工程化大模型时遇到的最大困难是什么？
职位点评
71
综合评分
京东零售大模型平台高级工程师，前沿技术、高薪资，但需现场办公、强度较大。
更适合这类人
适合重视技术成长和薪酬回报，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85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
京东作为上市大厂，薪资福利有竞争力，高级工程师薪资在市场中处于较高水平，且提供五险一金等基础保障。
薪资信号偏高 (25K-45K/月)
福利待遇五险一金
成长发展
85较高
职位涉及大模型、智能体、分布式系统等前沿技术，成长空间大，但JD未明确提到晋升通道或培训机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、智能体、LangChain、AutoGPT、Docker、Kubernetes、DevOps
业务类型profit_center
工作生活
50较低
职位要求现场办公，且大厂研发岗位通常有一定强度，JD未明确提及WLB或弹性工作。
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
70中等
大模型和智能体是当前技术热点，京东零售业务场景丰富，能带来正向行业影响，但JD未强调社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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