京东算法开发工程师
社招全职算法开发岗地点:北京状态:招聘
任职要求
1.计算机科学、人工智能或相关专业硕士及以上学历。 2.扎实的自然语言处理基础,熟悉主流NLP任务(如问答系统、命名实体识别、情感分析、摘要生成与抽取、知识图谱构建与应用等)。 3.深入理解主流大语言模型(GPT/Qwen/DeepSeek/LLaMA)及多模态对齐模型(如 CLIP, BLIP-2, ViT)的网络架构与原理。 4.熟练掌握 PyTorch 深度学习框架及 Hugging Face Transformers 生态,熟悉大模型训练/推理优化框架(如 DeepSpeed, Colossal-AI, FSDP, vLLM 等)者优先。 5.精通 Transformer …
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工作职责
利用机器学习、强化学习、因果推断、LLM、多模态大模型等前沿技术,基于京东海量数据建模用户行为序列、识别兴趣偏好/购买力等用户意图、理解商品文本/图片/视频、优化权益和商品分发策略,提高京东搜推用户的购买体验和效率。 核心职责包括: 1、策略优化:负责搜推用户理解、权益分发、push触达等方向算法工作(包括意图识别、召回、排序、多目标等); 2、商品理解:建设商品知识体系并挖掘商品多模态统一表征,优化搜推用户体验提升分发模型效果; 3、多模态大模型:深入理解搜索/推荐业务场景(如信息抽取、知识生成、智能问答等),设计并实现基于多模态大模型的创新技术解决方案,能有效解决复杂业务场景下的用户体验问题。
包括英文材料
学历+
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
GPT+
https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY
We build a Generatively Pretrained Transformer (GPT), following the paper "Attention is All You Need" and OpenAI's GPT-2 / GPT-3.
Llama+
https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese
Llama中文社区,实时汇总最新Llama学习资料,构建最好的中文Llama大模型开源生态,完全开源可商用。
https://www.llama.com/docs/overview/
This guide provides information and resources to help you set up Llama including how to access the model, hosting, how-to and integration guides.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具,在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势,近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
DeepSpeed+
https://www.youtube.com/watch?v=pDGI668pNg0
FSDP+
https://docs.pytorch.org/tutorials/intermediate/FSDP_tutorial.html
In DistributedDataParallel (DDP) training, each rank owns a model replica and processes a batch of data, finally it uses all-reduce to sync gradients across ranks.
https://www.youtube.com/watch?v=PjEwLgyzuzQ
FSDP provides a comprehensive framework for large model training in PyTorch.
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