京东
地图搜索算法工程师
地图搜索算法工程师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
NLP
PyTorch
TensorFlow
地图搜索
大模型
文本分类
搜索推荐
命名实体识别
相似度
AI 估算 · 35k–55k
高级算法工程师岗位，京东大厂背景，北京地区，搜索NLP大模型方向稀缺，月薪范围合理。
职位详情
关于这个职位
该职位负责京东地图场景下的搜索推荐引擎开发和NLP模块建设，包括文本分类、实体识别、排序优化以及大模型智能搜索
你将参与前沿技术跟踪和落地，要求3年以上搜索/NLP/大模型经验，掌握大数据处理和深度学习框架
适合有搜索推荐算法背景、希望深耕地图场景的工程师
最低要求
（必选）计算机相关专业硕士及以上学历，有3年以上搜索/NLP/大模型相关实际落地经验
（必选）对常见搜索、推荐、NLP相关算法有较为深入理解与落地经验
（必选）有大数据处理经验，熟悉Hadoop/Hive/Spark/flink等大数据平台熟悉并有使用经验
（必选）掌握常见深度学习框架，如pytorch/tensorflow等
（必选）熟练掌握C++/JAVA/Python任意一种开发语言
工作职责
负责地图场景搜索推荐引擎构建与开发
负责地图场景文本分类、命名实体识别、文本相似度等NLP模块开发
负责地图场景搜索、推荐场景排序优化
负责地图场景大模型智能搜索开发与应用
跟踪大模型、机器学习、数据挖掘等方向的前沿算法，承担技术框架建设和落地实施优化
优先资格
（可选）从事过地图相关搜索推荐服务算法工作，例如POI搜索/输入提示/地理编码等
（可选）从事过地图相关文本理解相关工作，例如地址/POI的分类/相关性/聚合融合等
AI 洞察
优缺点分析
- 京东大厂平台，资金和业务资源充足，技术落地场景明确
- 涉及搜索、NLP、大模型等热门方向，技术成长快
- 地图场景是京东物流和零售的重要支撑，业务价值高
- 算法工程化要求高，需要同时掌握大数据和深度学习框架
- 地图搜索场景独特，对地址理解、POI挖掘有领域门槛
- 大模型赛道竞争激烈，需要持续学习前沿技术
- 适合有3年以上搜索/NLP经验，希望在大厂地图领域深耕，喜欢技术挑战的算法工程师
角色解读
- 技术纵深发展：成为搜索推荐/NLP大模型领域的专家，主导核心算法突破
- 横向扩展：结合地图业务，成长为地理智能领域的全栈算法工程师
- 管理方向：积累经验后转向技术管理，带领算法团队
- 构建地图搜索推荐引擎，优化搜索结果和推荐排序，提升用户体验
- 开发NLP模块，如文本分类、命名实体识别、文本相似度计算，用于地址和POI理解
- 应用大模型技术进行智能搜索开发与落地，跟踪前沿算法并技术框架建设
- 扎实的搜索/推荐/NLP算法基础，有实际落地经验
- 熟练使用Hadoop/Spark/Flink等大数据处理框架
- 精通PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，掌握C++/Java/Python至少一门语言
- 对地图搜索场景有经验者优先，但非必须
申请策略
- 京东价值观强调客户为先、创新、拼搏，可在简历和面试中体现相关项目
- 关注京东在物流和零售的地图应用，思考算法如何赋能业务
- 突出搜索/NLP/大模型相关的项目经验，包括技术选型、效果指标和落地细节
- 强调大数据处理经验，如Hadoop/Spark的实际使用场景和数据规模
- 展示深度学习框架的掌握程度，最好有模型优化或部署经验
- 如有地图相关项目（如POI搜索、地址解析）务必突出
- 复习搜索排序算法（如LTR、DSSM）和NLP基础（BERT、序列标注）
- 了解大模型基本概念和Prompt工程，可快速上手LLM应用
面试指南
- 用STAR法则回答项目问题：情境、任务、行动、结果
- 对于算法设计问题，先明确目标，再对比多种方案，最后给出选择理由
- 对未知领域问题，诚实说明不足，展示学习思路和逻辑推导能力
- 请介绍一个你负责的搜索或推荐项目，如何优化排序指标？
- 如何处理地图场景中地址文本的歧义和不规范问题？
- Transformer在NLP任务中的应用？如何将其用于文本相似度计算？
- 大模型在智能搜索中如何应用？存在哪些挑战？
- 在Hadoop/Spark上进行大规模数据处理时遇到过哪些性能问题？如何解决？
匹配度报告
74
综合匹配度
京东高级算法岗，前沿技术栈，薪资可观，但WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和薪资回报，对工作生活平衡要求不高的算法工程师。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展92
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
该职位薪资处于市场偏高水平，京东为大厂稳定性好，但未提及具体福利。
薪资信号未披露 (35K-55K/月)
成长发展匹配
92较高
职位涉及搜索、NLP、大模型等前沿技术，成长空间大，但未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈搜索推荐、NLP、大模型、深度学习、大数据
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，北京大厂通常工作强度较高，JD未提及WLB相关信息。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
地图搜索支撑京东物流和零售，有实际社会价值，但JD未强调使命感。
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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