京东模型算法工程师
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数学、统计学等相关专业优先； 2. 3年以上相关工作经验，熟悉算法开发与数据分析，优先具备搜推系统算法优化或大规模数据处理经验； 3. 精通Python、Java等编程语言，掌握机器学…
工作职责
1. 通过算法模型的设计与优化，实现用户体验与平台转化率的提升，推动业务增长； 2. 主导业务需求分析，制定算法解决方案，达成业务关键问题的解决； 3. 研究人工智能领域前沿技术，试点新技术应用于实际项目，储备模型系统的技术创新能力； 4. 建立跨部门协作机制，通过数据分析与模型评估，提升算法落地效率，支撑业务目标达成。
1. 负责小红书多场域（如广告、电商、推荐等）通用基础模型的设计与研发，提升模型的泛化与迁移能力 2. 负责跨域学习、序列建模、多模态建模等新范式在业务中的应用。 3. 负责统一的用户/内容表征体系构建，支持长周期用户兴趣建模与动态演化。 4. 探索新一代模型体系构建，提升业务模型技术的天花板
1、负责Deep Research系统的研发，基于推理大模型实现图文并貌的长文生成； 2、参与类Manus通用agent operator研发，持续优化agent规划能力及复杂任务的端到端完成率; 3、参与基于RL的推理模型训练及相关技术探索，提升大模型在业务场景的推理能力和泛化性； 4、对界前沿技术保持敏感，结合业务特点，探索前沿的算法技术并应用于实际业务，实现算法技术突破与创新。
1、大模型与智能体核心能力建设： 围绕销售及大件业务场景，负责大语言模型在意图识别、规划理解、多轮对话、用户画像与偏好洞察、话题与线索分析、知识问答及 chatBI 等核心能力上的应用设计、微调与持续优化，支撑线索智能体、销售助手智能体及大件智能体等关键场景落地。 2、智能体推理链路与多智能体协同设计： 参与线索子智能体、销售助手子智能体、大件智能体与一级、三级销售智能体的大模型协同架构设计，构建基于大模型的多轮推理、任务分解与业务决策链路，提升智能体在复杂销售与大件业务场景下的理解、决策与协同执行能力。 3、智能体工程化与能力复用建设： 设计并持续优化 Prompt、RAG（检索增强生成）、工具调用及 Agent 协作机制，推动大模型、推荐及相关决策能力的工程化落地，保障智能体能力的稳定性、可扩展性与跨场景复用。 4、业务决策模型与数据驱动优化： 结合销售线索质量、智能报价与折扣策略等业务需求，支持折扣方案模型的优化与场景拓展，通过数据挖掘与分析持续评估智能体与模型效果，驱动核心能力的迭代优化与业务价值提升。
1、大模型与智能体核心能力建设： 围绕销售及大件业务场景，负责大语言模型在意图识别、规划理解、多轮对话、用户画像与偏好洞察、话题与线索分析、知识问答及 chatBI 等核心能力上的应用设计、微调与持续优化，支撑线索智能体、销售助手智能体及大件智能体等关键场景落地。 2、智能体推理链路与多智能体协同设计： 参与线索子智能体、销售助手子智能体、大件智能体与一级、三级销售智能体的大模型协同架构设计，构建基于大模型的多轮推理、任务分解与业务决策链路，提升智能体在复杂销售与大件业务场景下的理解、决策与协同执行能力。 3、智能体工程化与能力复用建设： 设计并持续优化 Prompt、RAG（检索增强生成）、工具调用及 Agent 协作机制，推动大模型、推荐及相关决策能力的工程化落地，保障智能体能力的稳定性、可扩展性与跨场景复用。 4、业务决策模型与数据驱动优化： 结合销售线索质量、智能报价与折扣策略等业务需求，支持折扣方案模型的优化与场景拓展，通过数据挖掘与分析持续评估智能体与模型效果，驱动核心能力的迭代优化与业务价值提升。