技术方向-大语言模型

优缺点分析

角色解读

• 通过系统培训和多岗位轮岗，快速成长为既懂技术又懂业务的复合型人才
• 定岗后可在算法领域深入发展，从初级算法工程师逐步晋升为高级算法专家或技术管理者
• 京东拥有海量数据和丰富业务场景，为技术落地提供广阔平台，未来可成为大模型领域的业务和技术双栖专家
• 参与为期半年的集训与轮岗，包括超100场培训，学习职场技能和业务知识
• 在客服/物流一线深入实践，理解业务场景和用户需求，积累真实数据环境下的问题解决能力
• 在总部核心技术部门轮岗，学习大模型相关技术的落地应用，参与实际项目开发
• 轮岗结束后，根据个人兴趣和公司需求定岗至各BGBU的算法类岗位，从事大语言模型相关的算法研发工作
• 扎实的大语言模型基础理论和算法知识，熟悉Transformer、预训练、微调等核心技术
• 具备自然语言处理常见任务的经验，如对话系统、文本分类、情感分析、自然语言生成等
• 熟练使用AI开发工具和框架（如PyTorch、TensorFlow、Hugging Face），能高效进行模型训练、评估和部署
• 具备编程能力（如Python），并有良好的数学和逻辑思维，有学术论文、开源项目或竞赛获奖经历更佳

申请策略

• 在申请材料中明确表达对京东“客户为先”等价值观的认同，并关联到具体经历
• 关注京东校招流程，提前准备笔试和面试，多参与线上技术分享或宣讲会
• 突出大模型相关项目经验，如对话系统、智能体应用等，附上具体技术细节和成果数据
• 展示算法竞赛、开源贡献或学术论文，体现技术深度和创新能力
• 强调快速学习和拥抱AI新技术的态度，可列举主动学习新工具或新框架的经历
• 体现对京东业务模式的了解，如电商物流场景中的AI应用思考，展示价值观契合
• 深入学习大语言模型原理，熟悉主流模型（如GPT系列、LLaMA）的架构和训练方法
• 动手实践NLP任务，如使用Hugging Face构建一个简单的问答或对话系统，并部署到线上

面试指南

• 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经历，突出技术难点和你的贡献
• 从技术、业务和成本三个维度分析大模型落地问题，体现系统性思维
• 展示学习能力和好奇心，结合具体例子说明如何快速掌握新技术，并主动思考实际应用场景
• 请介绍一下你做过的大语言模型相关项目，遇到了哪些挑战，如何解决的？
• 如何评估一个大语言模型的效果？你会选用哪些指标？
• 大模型在实际业务落地时可能面临哪些问题（如成本、延迟、稳定性）？你会如何优化？
• 你对京东的业务有哪些了解？你认为大模型可以在京东哪些场景中应用？
• 你如何持续学习AI新技术？最近关注哪些大模型进展？