京东
算法工程师-语言大模型
算法工程师-语言大模型
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Nlp
Pytorch
Tensorflow
大语言模型
智能对话
深度学习
知识图谱
自然语言生成
AI 估算 · 20k–30k
京东校招算法岗薪资通常为20-30k/月，16薪，在北京具有较强竞争力；NLP大模型方向热门，薪资偏高。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向2027届毕业生的校招算法工程师岗位，专注于大语言模型和自然语言处理（NLP）领域
你将加入京东的技术团队，参与亿级数据场景下的语义分析、智能对话、知识图谱等核心算法研发，并有机会与科学家一同探索前沿AI技术
适合对NLP和大模型有浓厚兴趣、具备扎实编程和机器学习基础的应届生
最低要求
年10月1日至2027年9月30日期间毕业，统招本科及以上学历
拥有但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、数学等相关专业学习背景，熟练掌握NLP基础理论和算法，在一个或多个应用领域有一定实战或研发经历（如：对话系统、文本分类、情感分析、自然语言生成等）
至少熟悉Java、C、C++、Python中的一门语言，有较强的编程能力，了解常用机器学习/深度学习框架，如：TensorFlow、Pytorch、Caffe等
拥有良好的逻辑思维能力，良好的沟通能力、团队合作精神和学习能力，充满技术热情与理想
熟练使用AI开发工具与平台，有利用AI编程助手（如GitHub Copilot）辅助算法开发的经历
有大模型应用或相关AI项目成果者优先
对AI新技术保持好奇心，乐于主动学习并快速掌握新的AI知识和功能，积极拥抱新技术
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
与各业务、产品、工程团队配合，在京东亿量级的数据与丰富的业务应用场景中不断进行深入的自然语言处理的算法研发，包括但不限于语义分析、意图识别、智能对话、语义挖掘、机器翻译、知识图谱、语言模型、语言生成等方面
参与到京东自然语言处理的相关业务场景中，包括但不限于文本内容理解、智能对话的语义解析及意图理解、商品评价的语义理解、内容搜索推荐的结构化分析、商品搜索推荐的标签体系、社会化问答的文本分析及社交媒体数据情感分析、智能客服、商品营销文案生成等内容
与京东的技术团队及科学家们一同参与人工智能和自然语言处理及应用的前沿研究，助力业务提升效率，实现京东技术愿景和战略
AI应用探索：积极跟踪NLP领域大模型等前沿技术，熟练运用AI开发工具及框架提升模型训练、评估与部署效率，推动创新应用落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 京东拥有海量真实业务数据，为NLP算法提供了丰富的应用场景和试验田
- 与大厂科学家共事，接触前沿大模型技术，技术成长快
- 校招岗位薪资和福利有竞争力，京东平台背书对职业生涯发展有利
- 应届生需在短时间内适应高强度工作，面临从理论到实践的转变
- 适合对NLP和大模型有热情、具备较强自驱力和编程能力、希望在技术深度上快速成长的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 需要快速掌握最新大模型技术，保持持续学习，技术迭代压力较大
- 业务场景复杂，算法落地需跨部门协作，沟通成本较高
角色解读
- 技术路线：从初级算法工程师成长为NLP专家，深入参与前沿研究，发表论文或申请专利
- 管理路线：积累业务经验后转向技术管理岗，带领团队攻克复杂AI场景
- 交叉发展：向AI产品经理或架构师转型，将算法能力与业务需求结合
- 负责自然语言处理算法的研发与落地，包括语义分析、意图识别、智能对话等核心模块
- 参与京东亿级数据场景下的NLP应用，如商品评价理解、智能客服、营销文案生成等
- 跟踪NLP大模型等前沿技术，使用AI开发工具提升模型训练与部署效率，推动创新应用
- 扎实的NLP基础理论，熟悉对话系统、文本分类、情感分析等任务，并有实战经验
- 熟练使用Python、C++等编程语言，掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架
- 具备使用AI编程助手（如GitHub Copilot）的能力，有大模型项目经验者优先
申请策略
- 关注京东的技术博客和开源项目，了解其NLP技术栈，面试中可结合案例展示匹配度
- 准备一个完整的NLP项目介绍，包含问题定义、方法、结果与反思
- 突出NLP相关项目经验，如对话系统、文本生成、情感分析等，具体说明模型效果和数据规模
- 强调编程能力，列出熟悉的算法框架和实际应用案例，如用PyTorch实现过某模型
- 展示AI工具使用经历，如GitHub Copilot辅助开发，或参与过开源大模型项目
- 补充大模型微调、RAG、Prompt Engineering等最新技术知识
- 刷题准备算法面试，同时复习机器学习、深度学习基础理论
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化描述项目经验，突出个人贡献
- 对于技术问题，先给出定义，再对比不同方法的优缺点，最后结合京东场景说明适用性
- 代码题注意边界条件和复杂度，先解释思路再动手编码
- 请详细描述你做过的一个NLP项目，包括技术选型和实现细节
- 解释Transformer模型的核心机制，并说明它与RNN/LSTM的优劣
- 如何评估一个对话系统的性能？请列举几个关键指标
- 你了解当前主流的大语言模型吗？谈谈它们的特点和应用场景
- 手撕代码题：实现一个文本分类的推理函数，或编写一个简单的Transformer注意力机制
职位点评
76
综合评分
京东校招算法岗，技术前沿平台大，薪资竞争力强，但工作强度和WLB需个人权衡。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的应届生，愿意接受高强度工作和持续学习挑战。
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90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
京东校招薪资在行业中处于较高水平，16薪和福利保障完善，但具体薪资需等offer确认。
薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）
成长发展
90较高
大厂平台、海量数据、前沿技术方向（大模型），成长空间极大，但校招生需快速适应高强度学习。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NLP、大语言模型、深度学习、TensorFlow、Pytorch
成长机会前沿研究、技术愿景、创新应用落地
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，办公地点在北京亦庄（京东总部），加班情况未明确，但互联网大厂通常工作强度较大。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
AI技术服务于电商业务，提升用户购物体验，具有一定社会价值，但整体偏商业导向。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号实现京东技术愿景和战略、助力业务提升效率
创新程度积极采用新技术
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