京东实习岗位

7月20日发布

• 千亿级大语言模型架构与分布式研究京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 参与千亿级参数大语言模型（LLM）的核心架构设计、预训练与后训练全链路工作。2. 操控千卡以上规模的顶级GPU集群，对超大参数量级的基座模型进行高效的分布式训练与底层优化。3. 追踪业界前沿算法，推动新型网络架构与训练策略在大模型训练中的快速落地。4. 攻坚训练加速与性能瓶颈，通过技术创新与高水平开源持

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• CodeAI代码大模型全链路与推理优化京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 负责代码大模型的持续预训练、SFT及强化学习优化，结合Agent技术构建对标业界SOTA（如Cursor）的AI编码产品。 2. 研发并提升代码补全、代码生成、智能重写及下一个光标位置预测等核心研发提效能力。 3. 构建稳定可靠的高性能Code AI底座服务，探索投机解码、模型量化等前沿模型压缩与加速技

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• 电商智能体长期记忆与互动优化研究京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 负责智能体（Agent）技术在电商内容互动、智能问答等场景下的工程化落地与体验优化。 2. 围绕海量商品与内容数据，搭建高效的数据构建流水线，为智能体的创作与互动提供高质量的调优数据。 3. 专注大语言模型（LLM）的后训练，持续提升智能体在复杂业务场景下的长期记忆与任务规划能力。 4. 研究并应用强化

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• 大模型高吞吐低延迟推理引擎研发京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 基于高性能注意力机制、模型压缩与并行解码等前沿技术，构建高吞吐、低延迟的大模型推理底座。 2. 研发算子融合与计算通信重叠等软硬件一体化优化方案，极限突破底层硬件的算力瓶颈。 3. 面向海量业务的高并发诉求，探索PD分离、弹性容量、负载均衡及异构算力调度的核心机制。 4. 构建高可用、低成本的AI原生服

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• 大模型训练与RL infra创新探索研究京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 研发面向智能体、具身智能及世界模型的前沿算法，结合RL Infra后训练基座进行Scale-Law深度优化。 2. 突破并提升大模型在复杂任务中的训练、生成及仿真渲染全链路效能。 3. 基于MoE/DiT/世界模型等先进架构，融合多P并行、压缩量化与算子融合等技术进行RL Infra的软硬协同设计（Co

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• 生成式推荐与强化学习后训练探索京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 负责基于内容多模态信号的生成式推荐技术探索与落地。 2. 研究生成式推荐架构，探索Scaling Law在生成推荐中的影响因素与效果天花板。 3. 探索强化学习在生成式推荐后训练中的各项优化方案。 4. 调研不同Reward Model的有效性与建模逻辑，构建可靠的模型效果提升路径。 任职要求 1.

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• 多模态图像视频生成大模型研发京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 负责前沿图像、视频及音频生成模型的研发与迭代。 2. 深入参与数据清洗、模型结构改进及算法优化，提升多模态内容生成效果并降低业务应用成本。 3. 探索并落地多模态生成模型在电商图文、短视频、直播等多元场景的应用，赋能业务增长。 4. 提炼技术创新成果，通过高质量专利、学术论文或技术报告持续提升团队的技术

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• 角色扮演、代理行为及对抗博弈在 LLM 中的应用探索京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 负责大语言模型（LLM）的底层训练与推理架构设计优化，持续迭代并调优模型训练的核心策略。 2. 探索并应用强化学习与后训练前沿技术，大幅增强模型在角色扮演、复杂知识问答及高情商对话等场景下的拟真能力。 3. 研发Agentic LLM与对抗博弈LLM创新架构，突破大模型自主决策与多智能体博弈的技术边界。

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• 语音驱动下的数字人唇形、表情和肢体动作一体化视频生成研究与应用京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 负责数字人大模型与人物视频AIGC生成技术的底座研发，突破长时序一致性与高分辨率的技术瓶颈。2. 深度探索语音驱动下的唇形、表情与肢体动作一体化生成，拓展数字人模型在卡通、动物等多元形象上的泛化边界。3. 协同产品与工程团队进行模型推理加速与并发优化，确保技术底座满足业务高并发与实时性的苛刻要求。4.

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• OmniDialogue：全模态理解和语音对话大模型探索研究京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 深入参与OmniDialogue算法架构的创新设计，持续优化全模态大模型的底层训练与对齐策略。 2. 负责构建并完善全模态数据处理体系，实现海量语音、文本、视频等异构数据的高效清洗与解析建模。 3. 突破多模态特征融合的技术难点，大幅提升全模态大模型在复杂自然语言交互中的准确性与推理效率。 4. 追踪业

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• 医学认知大模型临床推理增强研究京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 研发符合严苛临床规范的医学推理认知增强技术，攻坚底层算法，实现大模型输出结果的高可信与白盒化解释。 2. 构建并持续优化“双医（医生+AI）协同”的人机交互新范式，大幅降低临床诊断路径中的漏诊与误诊风险。 3. 深度调优大语言模型底座，突破长文本医学文献、复杂病历的深度理解与多源信息整合技术瓶颈。 4.

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• 面向搜推算法特征治理的智能体系统研究和实现京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1.围绕搜索推荐系统中大规模特征生产链路复杂、数据血缘不清晰、特征复用率低、计算链路冗余严重等问题，开展面向特征工程智能治理的 Agent 系统研究与原型建设。参与构建 Feature Engineering Agent 系统，利用 Agent 的任务规划、工具调用、记忆机制、多步骤推理、结果校验与人机协同能

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• 大模型高效推理与端云协同架构研发京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 聚焦新一代大模型显存优化与KV Cache存储优化，突破超长序列推理瓶颈。 2. 研发基于编译优化的高效执行引擎，提升软硬件一体的计算效能。 3. 开展面向高效推理的大模型结构优化与多模态大模型Cache机制研究。 4. 研发新一代生成式推荐推理优化体系，以及基于强化学习（RL）的智能大模型推理服务框架

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• 具身世界模型与通用VLA大脑架构探索京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 深入研究具身通用大脑模型，主导具身世界模型或具身VLA（Vision-Language-Action）的前沿技术研发。 2. 开展核心算法设计，包括多模态数据的自动化采集与处理，以及具身模型的全流程预/后训练。 3. 优化并突破具身智能场景下的长时序建模、任务泛化、动作生成与环境交互等核心业务难题。 4

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• 超大规模分布式训练自动优化探索京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 深度参与CTR、LLM及多模态等大模型的算法引擎与样本引擎研发，解决大规模分布式训练的性能瓶颈。 2. 针对超大规模异构算力集群进行底层优化，大幅提升计算资源的扩展性与利用效率。 3. 深入挖掘零售核心算法业务中的功能与性能痛点，设计并落地端到端的高效技术优化方案。 4. 追踪前沿训练引擎与数据引擎的发

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• 超大规模异构算力集群智能调度研发京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 负责10万卡级GPU/NPU异构算力集群规划，研究下一代异构计算架构与高性能网络/存储落地。 2. 构建10万卡级分布式调度系统，开发基于强化学习的智能调度算法，优化跨集群算力利用率。 3. 针对LLM大模型训练与推理场景，深度优化计算、通信策略及底层算子。 4. 规划跨地域容灾方案与硬件故障预测机制，

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• AI多模态存储与向量化计算探索研究京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1.参与下一代多模态向量存储与检索引擎的架构设计与核心研发，构建面向检索增强生成（RAG）、多模态理解等AI场景的高性能向量数据存储系统。 2.攻克海量多模态数据（图像、文本、视频、音频等）的向量化表示、高并发近似最近邻（ANN）索引及动态更新等性能瓶颈，保障高吞吐、低延迟下的混合检索质量。 3.深入大模型应

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• 企业级AI智能体模型训练与优化研究京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 负责企业级泛知识与服务型AI智能体（Agent）的核心模型训练与效果优化。 2. 突破并研发智能体在多轮复杂交互对话理解、长期记忆、任务规划与精准工具调用方面的核心能力。 3. 探索并主导大语言模型在HR（人力资源）、IT支持、行政等复杂企业内部服务场景的高效工程化落地。 4. 独立构建并完善智能体的自

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• 空间智能增强的具身端到端操作大模型探索研究京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 研发前沿的多模态空间智能大模型，构建机器人在具身操作中所需的Low-level复杂空间理解底座。 2. 设计并搭建高泛化能力的具身操作大模型，实现端到端的“感知-决策-控制”完整闭环。 3. 搭建高效的大规模数据生产流水线与Sim2Real（仿真到真实）训练验证平台。 4. 攻坚并建立超大规模的3D空间

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• 机器人移动操作全身协同控制算法研究京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 面向兼具移动与操作能力的机器人硬件平台，攻坚移动与操作任务的一体化全身协同控制算法。 2. 引入业界SOTA大模型与大数据算法，显著提升机器人操作任务在多样化未知场景中的泛化成功率。 3. 融合视觉、力觉、触觉等多模态感知信息，构建极具鲁棒性的环境交互系统与任务执行框架。 4. 基于海量人类与机器人动作

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• 复杂几何空间与动态交互场景的移动避障导航算法研究京东 · 实习 · 北京准备网申
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  岗位职责 1. 面向高度复杂的几何条件与动态交互场景，探索并强化导航模型对弱纹理、严重遮挡及动态变化环境的空间预测能力。 2. 深度挖掘世界模型（World Model）在具身智能中的潜力，保障空间预测一致性并优化全局导航规划。 3. 验证并突破系统的快速部署可行性，全面提升机器人大模型在复杂拥挤空间内的灵活避障与通过

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