【集团研发】算法研发研究员（大模型）（北京）(J53445)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕大模型与智能体技术，成为特定方向的技术专家或架构师，解决复杂技术难题
• 技术管理路线：在项目实践中积累经验，逐步承担更多项目管理与技术决策职责，向技术经理或总监方向发展
• 学术与产业结合路线：将前沿研究成果快速转化为产品能力，在工业界实现技术价值
• 研究和探索大语言模型与智能体（Agent）的最新技术进展，并撰写分析报告
• 从事模型微调、对齐（如RLHF）以及智能体工具调用等核心算法的研发与工程落地
• 参与从需求分析、代码实现、测试联调到最终部署的完整算法项目周期，并负责技术文档的撰写与沉淀
• 扎实的计算机科学与AI基础，特别是大模型（如Transformer架构）、深度学习、自然语言处理领域的理论知识
• 熟练的工程能力，至少精通Python或Java，能熟练使用PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架进行模型开发与调试
• 优秀的逻辑思维、问题分析与解决能力，以及良好的团队协作与沟通能力

申请策略

• 在简历和面试中，有意识地将你的研究成果与京东方的显示、物联网等业务场景联系起来，展示你的应用洞察
• 提前了解京东方在AI领域的技术布局和最新动态，表现出你对加入这个平台的诚意和思考
• 重点突出在大模型、NLP、机器学习等相关领域的科研经历、论文发表或开源项目贡献
• 详细描述使用Python进行算法开发、模型训练与优化的项目经验，展示工程实现能力
• 如有相关实习经历，强调在实际业务场景中应用AI技术解决问题的成果
• 系统复习大模型（如GPT、LLaMA）的架构原理、训练方法与优化技术
• 实践一个完整的智能体（Agent）开发项目，熟悉工具调用、决策规划等流程

面试指南

• 技术深度问题：采用“背景-方法-结果-思考”的结构，清晰阐述你的研究或项目，并准备延伸讨论其优缺点和改进空间
• 场景应用问题：结合JD要求和公司业务，从“问题识别-方案设计-技术选型-落地挑战”的角度组织回答
• 动机与匹配度问题：结合个人技术追求与公司技术战略，说明你的价值主张和长期贡献意愿
• 请介绍一下你博士期间的研究课题，它与大模型/智能体有哪些关联？
• 你认为当前大模型技术的主要瓶颈或挑战是什么？你会如何尝试解决？
• 请描述一个你独立完成的最具挑战性的算法项目，从问题定义到最终实现的完整过程
• 你对‘智能体（Agent）’是如何理解的？它与传统AI模型的核心区别是什么？
• 你为什么选择加入京东方从事大模型研究？你认为这项技术能为我们的业务带来哪些潜在价值？