主分类:大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"job_title": "Agent数据算法工程师",
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"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。"
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"responsibilities": "Agent数据算法工程师\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:探索研究院\n发布时间:2026-08-19\n\n岗位职责\n1. 设计并搭建Agent数据合成链路,涵盖任务生成、环境构建与结果校验;\n2. 构建支持大规模并发调度的Agent执行与验证环境,保障轨迹合成与训练数据供给;\n3. 分析SFT、Mid-training与RL阶段的数据需求差异,制定针对性数据构造策略;\n4. 针对主流任务场景合成高质量训练数据,推动模型表现达到行业领先水平。\n\n任职要求\n1. 具备Agent数据合成系统建设经验,能独立设计任务生成、环境构建与结果校验的端到端数据生产流程;\n2. 掌握大模型后训练数据策略,熟悉SFT、Mid-training与RL阶段的数据需求差异,能制定针对性数据构造方案;\n3. 具备系统性归因能力,能从模型执行表现反推数据质量、环境仿真度或训练策略缺陷并提出可验证优化路径;\n4. 拥有方法论突破能力,善于设计高保真任务场景与创新验证机制,持续探索影响模型能力的关键因素;\n5. 具备长期投入意识,致力于推动模型任务执行能力突破,坚持高标准交付并通过严谨的数据质量控制追求卓越;\n6. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
"requirements_text": "Agent数据算法工程师\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:探索研究院\n发布时间:2026-08-19\n\n岗位职责\n1. 设计并搭建Agent数据合成链路,涵盖任务生成、环境构建与结果校验;\n2. 构建支持大规模并发调度的Agent执行与验证环境,保障轨迹合成与训练数据供给;\n3. 分析SFT、Mid-training与RL阶段的数据需求差异,制定针对性数据构造策略;\n4. 针对主流任务场景合成高质量训练数据,推动模型表现达到行业领先水平。\n\n任职要求\n1. 具备Agent数据合成系统建设经验,能独立设计任务生成、环境构建与结果校验的端到端数据生产流程;\n2. 掌握大模型后训练数据策略,熟悉SFT、Mid-training与RL阶段的数据需求差异,能制定针对性数据构造方案;\n3. 具备系统性归因能力,能从模型执行表现反推数据质量、环境仿真度或训练策略缺陷并提出可验证优化路径;\n4. 拥有方法论突破能力,善于设计高保真任务场景与创新验证机制,持续探索影响模型能力的关键因素;\n5. 具备长期投入意识,致力于推动模型任务执行能力突破,坚持高标准交付并通过严谨的数据质量控制追求卓越;\n6. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
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"fulltext": "Agent数据算法工程师\nAgent数据算法工程师\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:探索研究院\n发布时间:2026-08-19\n\n岗位职责\n1. 设计并搭建Agent数据合成链路,涵盖任务生成、环境构建与结果校验;\n2. 构建支持大规模并发调度的Agent执行与验证环境,保障轨迹合成与训练数据供给;\n3. 分析SFT、Mid-training与RL阶段的数据需求差异,制定针对性数据构造策略;\n4. 针对主流任务场景合成高质量训练数据,推动模型表现达到行业领先水平。\n\n任职要求\n1. 具备Agent数据合成系统建设经验,能独立设计任务生成、环境构建与结果校验的端到端数据生产流程;\n2. 掌握大模型后训练数据策略,熟悉SFT、Mid-training与RL阶段的数据需求差异,能制定针对性数据构造方案;\n3. 具备系统性归因能力,能从模型执行表现反推数据质量、环境仿真度或训练策略缺陷并提出可验证优化路径;\n4. 拥有方法论突破能力,善于设计高保真任务场景与创新验证机制,持续探索影响模型能力的关键因素;\n5. 具备长期投入意识,致力于推动模型任务执行能力突破,坚持高标准交付并通过严谨的数据质量控制追求卓越;\n6. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。\nAgent数据算法工程师\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:探索研究院\n发布时间:2026-08-19\n\n岗位职责\n1. 设计并搭建Agent数据合成链路,涵盖任务生成、环境构建与结果校验;\n2. 构建支持大规模并发调度的Agent执行与验证环境,保障轨迹合成与训练数据供给;\n3. 分析SFT、Mid-training与RL阶段的数据需求差异,制定针对性数据构造策略;\n4. 针对主流任务场景合成高质量训练数据,推动模型表现达到行业领先水平。\n\n任职要求\n1. 具备Agent数据合成系统建设经验,能独立设计任务生成、环境构建与结果校验的端到端数据生产流程;\n2. 掌握大模型后训练数据策略,熟悉SFT、Mid-training与RL阶段的数据需求差异,能制定针对性数据构造方案;\n3. 具备系统性归因能力,能从模型执行表现反推数据质量、环境仿真度或训练策略缺陷并提出可验证优化路径;\n4. 拥有方法论突破能力,善于设计高保真任务场景与创新验证机制,持续探索影响模型能力的关键因素;\n5. 具备长期投入意识,致力于推动模型任务执行能力突破,坚持高标准交付并通过严谨的数据质量控制追求卓越;\n6. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。\nAgent数据算法工程师\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:探索研究院\n发布时间:2026-08-19\n\n岗位职责\n1. 设计并搭建Agent数据合成链路,涵盖任务生成、环境构建与结果校验;\n2. 构建支持大规模并发调度的Agent执行与验证环境,保障轨迹合成与训练数据供给;\n3. 分析SFT、Mid-training与RL阶段的数据需求差异,制定针对性数据构造策略;\n4. 针对主流任务场景合成高质量训练数据,推动模型表现达到行业领先水平。\n\n任职要求\n1. 具备Agent数据合成系统建设经验,能独立设计任务生成、环境构建与结果校验的端到端数据生产流程;\n2. 掌握大模型后训练数据策略,熟悉SFT、Mid-training与RL阶段的数据需求差异,能制定针对性数据构造方案;\n3. 具备系统性归因能力,能从模型执行表现反推数据质量、环境仿真度或训练策略缺陷并提出可验证优化路径;\n4. 拥有方法论突破能力,善于设计高保真任务场景与创新验证机制,持续探索影响模型能力的关键因素;\n5. 具备长期投入意识,致力于推动模型任务执行能力突破,坚持高标准交付并通过严谨的数据质量控制追求卓越;\n6. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
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