京东技术方向-机器学习/深度学习
任职要求
1-毕业时间：2026年10月1日至2027年9月30日期间毕业，统招本硕学历不限，本硕同级同薪； 2-专业背景：拥有但不限于计算机、信息工程、人工智能、自动化、软件工程等相关专业学习背景； 3-专业能力：熟练掌握深度学习基础理论和算法，熟练掌握Python/C++/Java等至少一门编程语言，有较强的编程能力，精通深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等），熟悉主流深度学习模型架构（Transformer、CNN、RNN等）； 4-极客精神：怀揣技术梦想，对技术狂热，在学术攻坚、工程实践或顶级赛事中有突出成果；发表相关领…
工作职责
1-集训&轮岗：集训&轮岗时间为半年，集训&轮岗期间的工作地包含北京、宿迁等城市。集训期间会经历超100场培训，通过集训将会完成从学生向优秀职场人的转身。轮岗期间会在客服/物流一线深入实践，同时还会在总部核心技术部门进行轮岗学习，通过轮岗学习建立对业务、技术全流程的视角和理解，有利于技术在真实数据和商业环境中的落地； 2-定岗：公司的定岗导向是“热爱、擅长、坚定”，可自由定岗至各BGBU的算法类岗位，届时将结合个人志向和公司需求确认具体的部门、岗位和工作地。
作为机器学习方向的研究工程师，你可以： 1、了解腾讯的数据，负责海量数据的分析和挖掘工作，构建多个业务领域内的用户画像体模型； 2、负责机器学习（尤其是深度学习领域）的算法和模型开发，包括但不限于：神经网络模型设计，超参数优化，各种学习和优化方法尝试； 3、对业务方已有的算法和模型的分布式实现进行加速，丰富公司内部的公用并行算法库； 4、对机器学习尤其是深度学习前沿问题进行探索与研究，结合未来实际应用场景，提供全面的技术解决方案； 5、对计算机视觉、语音识别、自然语言处理、精准推荐等领域提供模型支持，进行创新应用试验和落地产品开发。
1.技术与系统架构：负责具身智能与机器人系统的整体架构设计，并主导机器人平台化（硬件模块、控制栈、感知栈）与大模型平台化（数据、训练、推理）的统一设计。 2.具身智能大模型工程：建设数据体系，协同科研模型算法团队推进具身大模型训练，协同、调用云平台搭建面向具身场景的大规模训练与分布式基础设施。 3.端侧模型推理部署：负责将具身智能模型在机器人端侧部署，并结合机器人计算资源进行软硬件协同优化。 4.机器人系统落地与工程交付：主导机器人在各类场景的落地与项目交付；负责从需求拆解、系统集成、工程实现、测试验证到交付运营的全流程工程管理；协调与供应链、ODM/OEM、硬件厂商的技术对接，以及机器人产业上下游的合作。 5.团队管理与跨部门协作：管理多学科工程团队，建立工程和研发流程（CI/CD、QA、仿真体系、回归测试、可靠性验证），并与产品、科研、算法、行业解决方案和 BD 团队紧密协作推进关键项目落地。
1.技术与系统架构：负责具身智能与机器人系统的整体架构设计，并主导机器人平台化（硬件模块、控制栈、感知栈）与大模型平台化（数据、训练、推理）的统一设计。 2.具身智能大模型工程：建设数据体系，协同科研模型算法团队推进具身大模型训练，协同、调用云平台搭建面向具身场景的大规模训练与分布式基础设施。 3.端侧模型推理部署：负责将具身智能模型在机器人端侧部署，并结合机器人计算资源进行软硬件协同优化。 4.机器人系统落地与工程交付：主导机器人在各类场景的落地与项目交付；负责从需求拆解、系统集成、工程实现、测试验证到交付运营的全流程工程管理；协调与供应链、ODM/OEM、硬件厂商的技术对接，以及机器人产业上下游的合作。 5.团队管理与跨部门协作：管理多学科工程团队，建立工程和研发流程（CI/CD、QA、仿真体系、回归测试、可靠性验证），并与产品、科研、算法、行业解决方案和 BD 团队紧密协作推进关键项目落地。
1-集训&轮岗：集训&轮岗时间为半年，集训&轮岗期间的工作地包含北京、宿迁等城市。集训期间会经历超100场培训，通过集训将会完成从学生向优秀职场人的转身。轮岗期间会在客服/物流一线深入实践，同时还会在总部核心技术部门进行轮岗学习，通过轮岗学习建立对业务、技术全流程的视角和理解，有利于技术在真实数据和商业环境中的落地； 2-定岗：公司的定岗导向是“热爱、擅长、坚定”，可自由定岗至各BGBU的技术岗位，例如数据开发类、软件开发类等岗位类别，届时将结合个人志向和公司需求确认具体的部门、岗位和工作地。