京东算法工程师-算法工程
任职要求
1-2025年10月1日至2026年9月30日期间毕业，统招本科及以上学历； 2-机器学习基础：对机器学习理论有基本的理解，熟悉常用的机器学习算法（如回归、分类、聚类等），了解机器学习模型的训练与评估方法； 3-熟练掌握C、C++、Java、Go、Python等其中一种…
工作职责
1-在京东拥有极其多样的业务及技术场景，我们在电商、物流、金融、云计算、大数据等诸多方面均有多年的耕耘与实践；在这里你可以参与广告/推荐/搜索、信息安全、风控等诸多领域的工作和研究； 2.负责机器学习基础设施的搭建、系统优化、部署与维护等；与机器学习算法工程师紧密协作，为算法模型的优化、部署和维护提供工程技术支持； 3-与京东的技术团队及科学家们一同参与AI算法的前沿研究，助力业务提升效率，实现京东技术愿景和战略。
1.主导多模态推荐系统研发，结合文本、图像、视频等多模态数据优化商品理解、用户行为分析及推荐策略，推动多模态与电商场景的深度融合。 2.设计并实现跨模态对齐技术（如图文/视频语义一致性建模），提升推荐系统的泛化能力和冷启动效果，探索多模态大模型在电商中的创新应用（如CLIP、BEiT3等框架优化）。 3.推动多模态模型的工程化部署，包括分布式训练加速（如TensorRT-LLM）、推理效率优化及性能调优。 4.结合搜索与推荐场景，探索多模态特征在排序、检索中的辅助作用，提升用户交互体验。
-结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 -超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。
负责高德共享出行业务核心的推荐算法建设、大模型技术落地等，包括但不限于： 1. 推荐算法方向：利用机器学习、深度学习等算法处理海量用户数据，进行高德打车全链路的推荐算法构建和迭代，包括多任务学习、多场景建模、序列推荐、因果推断建模、应答时长预测等； 2. 大模型方向：将大模型技术应用在打车核心链路上，包括多模态大模型、AIGC、PE、SFT、RLHF、高效推理等，提升平台效率和用户体验；
1、参与设计与研发快手服务亿级用户的端到端机器学习平台，构建高性能、分布式、可扩展的AI数据计算/存储引擎，通过数据驱动模型生产，支撑包括推荐、广告、搜索、大模型等核心AI算法业务的高效迭代； 2、打造业界领先的AI数据引擎，包括高性能实时/离线分布式计算系统、流批一体化的AI数据湖存储系统、SQL化DSL描述的下一代数据处理平台，为百万核规模、EB级数据的高效计算、存储、迭代提供易用可靠的基础设施； 3、与算法工程师、研究员团队紧密配合，深刻理解端到端的AI模型研发流程，探索业界前沿的Data4AI技术，负责模型研究中数据工程方案的架构设计、实现、持续迭代和稳定性维护。