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【物联网创新先锋】算法开发研究员（北京）(J52849)
【物联网创新先锋】算法开发研究员（北京）(J52849)
发布于 大约 13 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
硕士
研究与开发 (研发)
Ai Agent
Deepspeed
Fsdp
Llm
Pytorch
多模态
大模型
模型剪枝
模型量化
AI 估算 · 18k–25k
北京硕博应届生，大模型方向人才紧缺，京东方作为行业龙头提供有竞争力的薪资，月薪在18k-25k区间，年终奖1-2个月。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向2025届硕博应届生的算法开发研究员岗位，主要结合京东方现有产品与业务，从事大模型相关算法的研发工作
你将深入研究LLM、多模态和AI Agent等前沿技术，负责模型的设计、训练、微调、量化和部署，让大模型在真实产品中落地
适合对技术有热情、具备扎实工程能力和团队协作精神的候选人
最低要求
硕士、博士应届毕业生，人工智能、计算机、模式识别相关专业，有较强的工程能力
熟悉一种或多种多模态大模型相关技术，包括但不限于：预训练、微调、RLHF等，了解主流模型（Qwen/LLaVA/Llama/GPT等）的原理并有自己的理解
熟悉（AutoGPT/AutoGen/MetaGPT等）Agent框架，有模型剪枝、蒸馏、量化等小型化技术研发经验优先
具备良好的编程能力,精通Python编程，熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch）
有DeepSpeed、FSDP 等框架使用经验优先
具有良好的数学和算法理论基础，优秀的问题解决能力，能够独立解决复杂问题
良好的自我驱动能力和团队沟通/协作能力，能快速推进任务的完成
工作职责
结合现有产品及业务，负责进行大模型相关产品的算法开发工作,包括但不限于数据、训练、模型设计
跟进业内前沿技术,探索前沿LLM、多模态、AI Agent多模态大模型技术方案和相关技术的验证,负责大模型的开发、微调和效果优化，使大模型在产品中具备落地实用能力
负责大模型的量化和服务部署，具备场景化落地能力
撰写高质量代码，高效参与团队代码和文档协作流程
优先资格
有模型剪枝、蒸馏、量化等小型化技术研发经验优先
有DeepSpeed、FSDP 等框架使用经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大模型是当前最热的技术方向，岗位技术前沿，个人成长空间大
- 京东方为大型上市公司，平台稳定，提供完善的培训体系和导师制
- 北京地区产学研资源丰富，利于技术交流与职业发展
- 职位要求深度学习与工程化兼顾，能全面提升综合能力
- 大模型领域竞争激烈，需要持续学习最新论文与工具，保持技术敏感度
- 工作可能涉及较多模型部署与调优，需较强的问题解决与抗压能力
- 适合对AI前沿技术有浓厚兴趣、具备扎实编程与数学基础、渴望在大型企业快速成长的硕博应届生
缺点 / 挑战
- 校招岗位对论文与项目经验要求较高，面试准备需充分
角色解读
- 从算法研究员起步，可向大模型技术专家或AI架构师方向发展，深入底层模型设计与优化
- 也可转向技术管理岗位，带领团队攻关前沿AI项目，参与产品战略规划
- 未来可跨领域发展，如从算法转为AI产品经理或技术合伙人，结合业务与技术创新
- 负责大模型相关产品的算法开发，包括数据处理、模型训练与设计
- 跟踪前沿技术，探索LLM、多模态和AI Agent的方案验证与优化，提升模型效果
- 将大模型进行量化压缩并部署到产品中，确保场景化落地
- 撰写高质量代码，参与团队代码和文档协作，推动项目高效进行
- 精通Python，熟悉PyTorch等深度学习框架，具备扎实的工程能力
- 深入理解多模态大模型原理，包括预训练、微调、RLHF等技术
- 熟悉Agent框架（如AutoGPT、AutoGen），有模型小型化经验（剪枝、蒸馏、量化）更佳
- 良好的数学与算法基础，能独立解决复杂问题，具备团队协作与自我驱动力
申请策略
- 关注京东方在IoT、智慧显示等领域的业务，面试时能结合场景阐述算法落地方案
- 提前了解BOE的AI布局与产品，展示你对公司技术方向的认同
- 突出大模型相关的项目经验，如训练/微调过哪些模型，使用过哪些框架
- 强调工程能力，展示Python、PyTorch、DeepSpeed等工具的实际应用
- 若有论文或竞赛获奖，务必列出，体现学术与创新能力
- 团队协作与自我驱动经历（如开源贡献、项目主导）也是加分项
- 系统学习Transformers、Diffusers等库，并动手实现一个小型多模态模型
- 熟悉主流Agent框架如AutoGPT，尝试搭建简单Agent应用
面试指南
- 对于项目类问题，采用STAR法则：背景、任务、行动、结果，突出你的贡献和技术细节
- 对于技术对比类问题，先点明共同点，再分点阐述差异，最后给出你的偏好及理由
- 对于开放性问题（如解决困难），强调分析过程、尝试方案、最终结果，以及学到的经验
- 请详细介绍你参与过的一个大模型项目，包括数据、模型设计、训练过程及结果
- 如何解决大模型微调时的灾难性遗忘问题？你有实际经验吗？
- 对比LLaVA和Qwen-VL，你如何看待多模态大模型的技术路线？
- 你如何理解Agent框架？请举例说明AutoGPT的优缺点
- 描述一次你独立解决复杂技术问题的经历
职位点评
70
综合评分
大厂校招、前沿大模型技术、成长空间大，但现场办公且未明确WLB。
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
该职位最适合追求技术成长与前沿探索的求职者，如果你对薪资和WLB要求不高，更看重职业发展机会，这是个很好的选择。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
65中等
薪资水平在行业内有竞争力，但校招薪资有一定范围，且福利未明确提及，补偿性动机满足中等。
薪资信号未披露（AI估算：18K-25K/月）
成长发展
85较高
大模型前沿技术、丰富的学习资源（导师制、内部培训）及晋升通道（从研发到专家/管理），发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LLM、多模态、AI Agent、PyTorch、DeepSpeed、FSDP
成长机会应届毕业生培养、跟进业内前沿技术
业务类型profit_center
工作生活
50较低
北京现场办公，未提及弹性工作或远程，且京东方作为制造业大厂可能有一定加班文化，生活化动机满足一般。
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
京东方的物联网与显示技术对社会有积极影响，大模型赋能产业具有意义感，但JD未强调使命感，得分中等偏上。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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