主分类:Agent系统开发
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI Agent 平台高级算法工程师",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "京东集团",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "研发类"AI生成
},
"company": {
"company_name": "京东集团",
"company_industry": "电商 / 供应链 / 物流 / 科技服务",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "jd.com",
"company_description": "京东是一家以供应链为基础的技术与服务企业,覆盖零售、物流、科技、健康等业务。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "教育背景: 计算机、数学、自动控制等相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "AI Agent 平台高级算法工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东集团\n发布时间:2026-03-04\n\n岗位职责\n职位概览\n你将加入京东 AI 核心技术团队,负责构建支撑百万级业务调用的 AI Agent 平台底层算法引擎。你不仅要解决大模型在复杂业务流中的稳定性与执行力问题,还需攻克多模态感知、长短期记忆、自主规划等前沿技术,支撑业务人员零门槛构建“世界一流”的智能体应用。\n核心职责\nAgent 决策引擎研发: 负责基于 LLM 的规划(Planning)与决策算法,优化 ReAct、CoT、ToT 等框架,提升 Agent 在复杂、多步骤业务场景下的成功率与鲁棒性。\nRAG 与知识工程: 研发高性能的检索增强生成(RAG)系统,优化向量检索、重排序(Rerank)及长文本处理算法,确保 Agent 具备精准的业务知识边界。\n工具学习与调用(Function Calling): 优化模型对 API 调用的理解与参数提取能力,解决多工具组合下的冲突与幻觉问题,提升 Agent 对复杂外部系统的操控精度。\n模型微调与蒸馏: 针对 Agent 场景进行 SFT、RLHF 或 DPO 微调,提升模型在特定任务(如代码生成、逻辑推理、指令遵循)上的表现,并实现高性能推理部署。\n评估与自进化体系: 构建 Agent 自动评估框架,利用模拟器(Simulator)或 LLM-as-a-judge 机制实现算法的快速迭代与线上自演化。\n\n任职要求\n任职要求\n教育背景: 计算机、数学、自动控制等相关专业硕士及以上学历,扎实的算法与数据结构基础。\n技术积淀: 深厚的大模型(LLM)理论基础,熟悉 PyTorch/DeepSpeed 等主流框架,有大规模参数模型微调或推理优化经验。\n实战经验: 熟悉 LangChain、AutoGPT 或 LangGraph 等开源框架底层原理,有实际 Agent 落地案例或复杂多模态项目经验者优先。\n工程素养: 具备优秀的 Coding 能力,能将前沿论文快速转化为高效、稳定的生产代码,关注算法的线上性能与响应时延。\n加分项: 在 ICML、NeurIPS、ACL 等顶级会议发表过论文,或在 Kaggle、ACM 竞赛中获得优异成绩。\n符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
"requirements_text": "AI Agent 平台高级算法工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东集团\n发布时间:2026-03-04\n\n岗位职责\n职位概览\n你将加入京东 AI 核心技术团队,负责构建支撑百万级业务调用的 AI Agent 平台底层算法引擎。你不仅要解决大模型在复杂业务流中的稳定性与执行力问题,还需攻克多模态感知、长短期记忆、自主规划等前沿技术,支撑业务人员零门槛构建“世界一流”的智能体应用。\n核心职责\nAgent 决策引擎研发: 负责基于 LLM 的规划(Planning)与决策算法,优化 ReAct、CoT、ToT 等框架,提升 Agent 在复杂、多步骤业务场景下的成功率与鲁棒性。\nRAG 与知识工程: 研发高性能的检索增强生成(RAG)系统,优化向量检索、重排序(Rerank)及长文本处理算法,确保 Agent 具备精准的业务知识边界。\n工具学习与调用(Function Calling): 优化模型对 API 调用的理解与参数提取能力,解决多工具组合下的冲突与幻觉问题,提升 Agent 对复杂外部系统的操控精度。\n模型微调与蒸馏: 针对 Agent 场景进行 SFT、RLHF 或 DPO 微调,提升模型在特定任务(如代码生成、逻辑推理、指令遵循)上的表现,并实现高性能推理部署。\n评估与自进化体系: 构建 Agent 自动评估框架,利用模拟器(Simulator)或 LLM-as-a-judge 机制实现算法的快速迭代与线上自演化。\n\n任职要求\n任职要求\n教育背景: 计算机、数学、自动控制等相关专业硕士及以上学历,扎实的算法与数据结构基础。\n技术积淀: 深厚的大模型(LLM)理论基础,熟悉 PyTorch/DeepSpeed 等主流框架,有大规模参数模型微调或推理优化经验。\n实战经验: 熟悉 LangChain、AutoGPT 或 LangGraph 等开源框架底层原理,有实际 Agent 落地案例或复杂多模态项目经验者优先。\n工程素养: 具备优秀的 Coding 能力,能将前沿论文快速转化为高效、稳定的生产代码,关注算法的线上性能与响应时延。\n加分项: 在 ICML、NeurIPS、ACL 等顶级会议发表过论文,或在 Kaggle、ACM 竞赛中获得优异成绩。\n符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"React",
"数据结构",
"模型微调",
"招聘",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "实战经验: 熟悉 LangChain、AutoGPT 或 LangGraph 等开源框架底层原理,有实际 Agent 落地案例或复杂多模态项目经验者优先;加分项: 在 ICML、NeurIPS、ACL 等顶级会议发表过论文,或在 Kaggle、ACM 竞赛中获得优异成绩",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://zhaopin.jd.com/web/job-info-detail?requementId=212688"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "212688",
"post_date": "2026-03-04",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://zhaopin.jd.com/web/job-info-detail?requementId=212688"
},
"fulltext": "AI Agent 平台高级算法工程师\nAI Agent 平台高级算法工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东集团\n发布时间:2026-03-04\n\n岗位职责\n职位概览\n你将加入京东 AI 核心技术团队,负责构建支撑百万级业务调用的 AI Agent 平台底层算法引擎。你不仅要解决大模型在复杂业务流中的稳定性与执行力问题,还需攻克多模态感知、长短期记忆、自主规划等前沿技术,支撑业务人员零门槛构建“世界一流”的智能体应用。\n核心职责\nAgent 决策引擎研发: 负责基于 LLM 的规划(Planning)与决策算法,优化 ReAct、CoT、ToT 等框架,提升 Agent 在复杂、多步骤业务场景下的成功率与鲁棒性。\nRAG 与知识工程: 研发高性能的检索增强生成(RAG)系统,优化向量检索、重排序(Rerank)及长文本处理算法,确保 Agent 具备精准的业务知识边界。\n工具学习与调用(Function Calling): 优化模型对 API 调用的理解与参数提取能力,解决多工具组合下的冲突与幻觉问题,提升 Agent 对复杂外部系统的操控精度。\n模型微调与蒸馏: 针对 Agent 场景进行 SFT、RLHF 或 DPO 微调,提升模型在特定任务(如代码生成、逻辑推理、指令遵循)上的表现,并实现高性能推理部署。\n评估与自进化体系: 构建 Agent 自动评估框架,利用模拟器(Simulator)或 LLM-as-a-judge 机制实现算法的快速迭代与线上自演化。\n\n任职要求\n任职要求\n教育背景: 计算机、数学、自动控制等相关专业硕士及以上学历,扎实的算法与数据结构基础。\n技术积淀: 深厚的大模型(LLM)理论基础,熟悉 PyTorch/DeepSpeed 等主流框架,有大规模参数模型微调或推理优化经验。\n实战经验: 熟悉 LangChain、AutoGPT 或 LangGraph 等开源框架底层原理,有实际 Agent 落地案例或复杂多模态项目经验者优先。\n工程素养: 具备优秀的 Coding 能力,能将前沿论文快速转化为高效、稳定的生产代码,关注算法的线上性能与响应时延。\n加分项: 在 ICML、NeurIPS、ACL 等顶级会议发表过论文,或在 Kaggle、ACM 竞赛中获得优异成绩。\n符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。\nAI Agent 平台高级算法工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东集团\n发布时间:2026-03-04\n\n岗位职责\n职位概览\n你将加入京东 AI 核心技术团队,负责构建支撑百万级业务调用的 AI Agent 平台底层算法引擎。你不仅要解决大模型在复杂业务流中的稳定性与执行力问题,还需攻克多模态感知、长短期记忆、自主规划等前沿技术,支撑业务人员零门槛构建“世界一流”的智能体应用。\n核心职责\nAgent 决策引擎研发: 负责基于 LLM 的规划(Planning)与决策算法,优化 ReAct、CoT、ToT 等框架,提升 Agent 在复杂、多步骤业务场景下的成功率与鲁棒性。\nRAG 与知识工程: 研发高性能的检索增强生成(RAG)系统,优化向量检索、重排序(Rerank)及长文本处理算法,确保 Agent 具备精准的业务知识边界。\n工具学习与调用(Function Calling): 优化模型对 API 调用的理解与参数提取能力,解决多工具组合下的冲突与幻觉问题,提升 Agent 对复杂外部系统的操控精度。\n模型微调与蒸馏: 针对 Agent 场景进行 SFT、RLHF 或 DPO 微调,提升模型在特定任务(如代码生成、逻辑推理、指令遵循)上的表现,并实现高性能推理部署。\n评估与自进化体系: 构建 Agent 自动评估框架,利用模拟器(Simulator)或 LLM-as-a-judge 机制实现算法的快速迭代与线上自演化。\n\n任职要求\n任职要求\n教育背景: 计算机、数学、自动控制等相关专业硕士及以上学历,扎实的算法与数据结构基础。\n技术积淀: 深厚的大模型(LLM)理论基础,熟悉 PyTorch/DeepSpeed 等主流框架,有大规模参数模型微调或推理优化经验。\n实战经验: 熟悉 LangChain、AutoGPT 或 LangGraph 等开源框架底层原理,有实际 Agent 落地案例或复杂多模态项目经验者优先。\n工程素养: 具备优秀的 Coding 能力,能将前沿论文快速转化为高效、稳定的生产代码,关注算法的线上性能与响应时延。\n加分项: 在 ICML、NeurIPS、ACL 等顶级会议发表过论文,或在 Kaggle、ACM 竞赛中获得优异成绩。\n符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。\nAI Agent 平台高级算法工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东集团\n发布时间:2026-03-04\n\n岗位职责\n职位概览\n你将加入京东 AI 核心技术团队,负责构建支撑百万级业务调用的 AI Agent 平台底层算法引擎。你不仅要解决大模型在复杂业务流中的稳定性与执行力问题,还需攻克多模态感知、长短期记忆、自主规划等前沿技术,支撑业务人员零门槛构建“世界一流”的智能体应用。\n核心职责\nAgent 决策引擎研发: 负责基于 LLM 的规划(Planning)与决策算法,优化 ReAct、CoT、ToT 等框架,提升 Agent 在复杂、多步骤业务场景下的成功率与鲁棒性。\nRAG 与知识工程: 研发高性能的检索增强生成(RAG)系统,优化向量检索、重排序(Rerank)及长文本处理算法,确保 Agent 具备精准的业务知识边界。\n工具学习与调用(Function Calling): 优化模型对 API 调用的理解与参数提取能力,解决多工具组合下的冲突与幻觉问题,提升 Agent 对复杂外部系统的操控精度。\n模型微调与蒸馏: 针对 Agent 场景进行 SFT、RLHF 或 DPO 微调,提升模型在特定任务(如代码生成、逻辑推理、指令遵循)上的表现,并实现高性能推理部署。\n评估与自进化体系: 构建 Agent 自动评估框架,利用模拟器(Simulator)或 LLM-as-a-judge 机制实现算法的快速迭代与线上自演化。\n\n任职要求\n任职要求\n教育背景: 计算机、数学、自动控制等相关专业硕士及以上学历,扎实的算法与数据结构基础。\n技术积淀: 深厚的大模型(LLM)理论基础,熟悉 PyTorch/DeepSpeed 等主流框架,有大规模参数模型微调或推理优化经验。\n实战经验: 熟悉 LangChain、AutoGPT 或 LangGraph 等开源框架底层原理,有实际 Agent 落地案例或复杂多模态项目经验者优先。\n工程素养: 具备优秀的 Coding 能力,能将前沿论文快速转化为高效、稳定的生产代码,关注算法的线上性能与响应时延。\n加分项: 在 ICML、NeurIPS、ACL 等顶级会议发表过论文,或在 Kaggle、ACM 竞赛中获得优异成绩。\n符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}