京东大模型应用算法工程师（大模型/agent）
社招全职2-5年算法开发岗地点：北京状态：招聘♡ 收藏
工作描述
任职要求 1. 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业，2-5年NLP算法实战研发与落地经验，有完整的AI应用从0到1或迭代优化项目经历； 2. 精通NLP基础理论与核心技术，深入掌握文本分类、命名实体识别、语义检索、意图识别等任务的算法原理与实现方案，具备极强的内容理解与业务结合能力，能快速将技术与业务痛点结合； 3. 具备扎实的编程能力，熟练掌握Python/C++，精通TensorFlow/PyTorch等深度学习框架；具备Prompt Engineering实战经验，有大模型SFT（微调）、Prompt优化落地案例，能独立完成模型调优与效果验证； 4. 具备微服务相关经验，熟悉AI相关平台（模型训练、部署、监控类）的操作与应用，能适配微服务架构完成算法工程化落地；有跨境电商…
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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.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
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