【博士生】算法研发研究员（大模型）（北京）(J54410)

优缺点分析

角色解读

• 从算法研发工程师成长为高级算法工程师或技术专家
• 在人工智能领域深耕，可能转向技术管理或研究方向
• 积累项目经验后，有机会参与更前沿的AI技术探索和产品化
• 调研大模型和智能体技术的前沿动态，进行方案论证和技术分析
• 负责算法研发落地，包括模型微调、对齐以及智能体的决策和工具调用
• 参与技术评审和需求拆解，编写代码并进行测试联调
• 持续优化算法效果，提升模型性能和智能体能力，并沉淀技术文档
• 扎实的编程能力，熟练掌握Python或Java
• 了解大模型基础架构和深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch
• 具备良好的逻辑思维、问题拆解能力和自主钻研精神
• 良好的英语读写能力，能阅读英文技术文献

申请策略

• 研究京东方在人工智能领域的布局和项目，体现对公司的了解和兴趣
• 准备一份技术面试，展示算法设计、问题解决和代码能力
• 关注行业动态，了解大模型在显示、物联网等京东方业务中的应用前景
• 突出博士期间的科研项目和成果，尤其是与大模型、深度学习相关的研究
• 展示Python/Java编程能力和算法实现经验，如开源项目或竞赛经历
• 强调英语能力，如发表过英文论文或通过英语六级/雅思托福
• 体现团队协作和自主学习能力，如参与跨学科合作或自学新技术
• 深入学习大模型相关技术，如Transformer架构、微调方法（如LoRA）等

面试指南

• 对于技术问题，采用STAR法则：描述Situation（背景）、Task（任务）、Action（行动）、Result（结果），突出个人贡献和技术深度
• 对于行业趋势问题，展示自己的学习和思考，引用前沿论文、案例或实际应用，体现前瞻性
• 对于编程问题，强调代码实现、调试和优化过程，分享学习心得和效率提升方法
• 请介绍你博士期间的研究项目，尤其是与大模型或深度学习相关的部分
• 你如何理解智能体技术？有哪些实际应用场景？
• 描述一个你使用Python/Java解决复杂算法问题的经历，遇到了什么挑战？
• 如何确保算法在实际部署中的性能和效果？请举例说明
• 你对未来大模型发展趋势有什么看法？如何与行业结合？