主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：Agent系统开发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"responsibilities": "LLM算法开发工程师\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：京东科技\n发布时间：2026-08-24\n\n岗位职责\n我们是京东科技，作为京东集团旗下专注于以技术为产业服务的业务子集团，秉承“以科技引领产业数智化升级，推动世界更加高效和美好”的使命，为企业和金融机构等客户提供全链条的技术产品与服务。我们目前已服务超95%的央企、超2500家大型企业、944家金融机构和超250万家中小微企业。在供应链金融领域，以数智供应链+供应链金融的“双链联动”模式，面向企业和金融机构输出供应链金融科技平台的技术及运营能力，助力产业链上的中小微企业高效便捷获得融资服务。在企业服务领域，基于全栈式云服务产品，帮助企业实现数智化升级。加入我们，一起用技术让生活更美好！\n岗位职责：\n1、深入理解智能交互场景的用户需求与业务逻辑，依托Agent、SFT、强化学习、后训练优化等技术，结合真实业务交互数据与落地反馈，持续优化大模型的意图理解、智能决策、指令遵循、自然应答能力，迭代优化核心业务转化、交互体验、流程合规等关键业务指标。\n2、深耕大模型能力边界与智能Agent系统架构，针对复杂自动化业务流程场景，设计、搭建并迭代优化通用Agent架构体系，涵盖Master-Skill调度、Plan-Act规划执行、多智能体协同等核心模块，提升大模型在复杂、长流程、多任务业务场景下的自主决策、逻辑推理、自主应答与闭环执行能力。\n3、聚焦大模型智能对话、大模型Agent核心技术难点，围绕用户意图识别、多轮交互、业务流程遵循、异常场景处理、人机协同接管等核心问题，搭建数据沉淀-模型迭代-策略优化-业务验证的全链路闭环迭代体系，推动大模型Agent能力在各真实业务场景的标准化、规模化落地复用（典型场景：智能客服、智能外呼、数字人等）。\n4、持续跟进大语言模型（LLM）、智能Agent领域前沿技术、论文与行业落地方案，结合公司各类业务场景特性，探索创新技术应用方向，平衡模型效果、推理时延、部署成本与系统稳定性，输出最优、可落地的技术解决方案，赋能新业务场景拓展与现有业务效能升级。\n\n任职要求\n任职要求\n1.硕士及以上学历，计算机相关专业；\n2.具备较强的 Python 编程能力，熟悉PyTorch、Transformers等主流深度学习框架；\n3.熟悉大语言模型基本原理及应用技术，包括 Prompt、SFT、RAG、Agent、Function Calling、MoE、模型蒸馏/量化 等；\n4.有较强的多轮对话、意图识别、文本分类、对话策略或Agent算法研发经验；\n5.具备较强的问题分析和算法优化能力，能够从真实业务数据中定位模型问题并形成可落地的优化方案；\n6.有大模型实际生产落地经验，能够兼顾 模型效果、推理成本、时延和稳定性；\n7.熟练掌握Llama Factory、Verl等常见开源模型调优训练框架，熟悉LLM等常见推理加速框架，熟悉Qwen、DeepSeek等开源大模型原理与实现。\n符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
"requirements_text": "LLM算法开发工程师\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：京东科技\n发布时间：2026-08-24\n\n岗位职责\n我们是京东科技，作为京东集团旗下专注于以技术为产业服务的业务子集团，秉承“以科技引领产业数智化升级，推动世界更加高效和美好”的使命，为企业和金融机构等客户提供全链条的技术产品与服务。我们目前已服务超95%的央企、超2500家大型企业、944家金融机构和超250万家中小微企业。在供应链金融领域，以数智供应链+供应链金融的“双链联动”模式，面向企业和金融机构输出供应链金融科技平台的技术及运营能力，助力产业链上的中小微企业高效便捷获得融资服务。在企业服务领域，基于全栈式云服务产品，帮助企业实现数智化升级。加入我们，一起用技术让生活更美好！\n岗位职责：\n1、深入理解智能交互场景的用户需求与业务逻辑，依托Agent、SFT、强化学习、后训练优化等技术，结合真实业务交互数据与落地反馈，持续优化大模型的意图理解、智能决策、指令遵循、自然应答能力，迭代优化核心业务转化、交互体验、流程合规等关键业务指标。\n2、深耕大模型能力边界与智能Agent系统架构，针对复杂自动化业务流程场景，设计、搭建并迭代优化通用Agent架构体系，涵盖Master-Skill调度、Plan-Act规划执行、多智能体协同等核心模块，提升大模型在复杂、长流程、多任务业务场景下的自主决策、逻辑推理、自主应答与闭环执行能力。\n3、聚焦大模型智能对话、大模型Agent核心技术难点，围绕用户意图识别、多轮交互、业务流程遵循、异常场景处理、人机协同接管等核心问题，搭建数据沉淀-模型迭代-策略优化-业务验证的全链路闭环迭代体系，推动大模型Agent能力在各真实业务场景的标准化、规模化落地复用（典型场景：智能客服、智能外呼、数字人等）。\n4、持续跟进大语言模型（LLM）、智能Agent领域前沿技术、论文与行业落地方案，结合公司各类业务场景特性，探索创新技术应用方向，平衡模型效果、推理时延、部署成本与系统稳定性，输出最优、可落地的技术解决方案，赋能新业务场景拓展与现有业务效能升级。\n\n任职要求\n任职要求\n1.硕士及以上学历，计算机相关专业；\n2.具备较强的 Python 编程能力，熟悉PyTorch、Transformers等主流深度学习框架；\n3.熟悉大语言模型基本原理及应用技术，包括 Prompt、SFT、RAG、Agent、Function Calling、MoE、模型蒸馏/量化 等；\n4.有较强的多轮对话、意图识别、文本分类、对话策略或Agent算法研发经验；\n5.具备较强的问题分析和算法优化能力，能够从真实业务数据中定位模型问题并形成可落地的优化方案；\n6.有大模型实际生产落地经验，能够兼顾 模型效果、推理成本、时延和稳定性；\n7.熟练掌握Llama Factory、Verl等常见开源模型调优训练框架，熟悉LLM等常见推理加速框架，熟悉Qwen、DeepSeek等开源大模型原理与实现。\n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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