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技术方向-运筹大模型

未披露 · 北京市-北京市 · 京东集团

主分类:未分类
信息不足
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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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": "技术方向-运筹大模型\n\n基础信息\n招聘项目:应届生\n职位类别:TET\n工作地点:北京市-北京市\n业务板块:京东集团\n发布时间:2026-08-04\n\n岗位职责\n1-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;\n2-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。\n\n任职要求\n1-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;\n2-专业背景:拥有但不限于运筹学、工业工程、计算机、应用数学、统计学或其他相关专业学习背景,熟悉机器学习、运筹学、大语言模型等领域算法,有实践经验优先;\n3-专业能力:至少熟悉Java、C、C++、Python、R中的一门语言,有较强的编程能力,熟悉数据库以及Spark等引擎;\n4-拥抱AI:对AI新技术保持好奇心,乐于主动学习并快速掌握新的AI知识和功能,熟练运用AI开发工具辅助智能决策,有大模型与运筹优化结合项目经历者优先,包括但不限于:基于大语言模型的智能决策系统/LLM辅助数学建模与问题分解/大模型驱动的供应链优化/智能体在复杂决策场景中的应用等;\n5-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;\n6-价值观:符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信;对京东的商业模式有了解,认同京东价值观与商业价值并愿意为其长期努力。",
        "requirements_text": "技术方向-运筹大模型\n\n基础信息\n招聘项目:应届生\n职位类别:TET\n工作地点:北京市-北京市\n业务板块:京东集团\n发布时间:2026-08-04\n\n岗位职责\n1-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;\n2-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。\n\n任职要求\n1-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;\n2-专业背景:拥有但不限于运筹学、工业工程、计算机、应用数学、统计学或其他相关专业学习背景,熟悉机器学习、运筹学、大语言模型等领域算法,有实践经验优先;\n3-专业能力:至少熟悉Java、C、C++、Python、R中的一门语言,有较强的编程能力,熟悉数据库以及Spark等引擎;\n4-拥抱AI:对AI新技术保持好奇心,乐于主动学习并快速掌握新的AI知识和功能,熟练运用AI开发工具辅助智能决策,有大模型与运筹优化结合项目经历者优先,包括但不限于:基于大语言模型的智能决策系统/LLM辅助数学建模与问题分解/大模型驱动的供应链优化/智能体在复杂决策场景中的应用等;\n5-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;\n6-价值观:符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信;对京东的商业模式有了解,认同京东价值观与商业价值并愿意为其长期努力。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Java",
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        "preferred_qualifications": "2-专业背景:拥有但不限于运筹学、工业工程、计算机、应用数学、统计学或其他相关专业学习背景,熟悉机器学习、运筹学、大语言模型等领域算法,有实践经验优先;4-拥抱AI:对AI新技术保持好奇心,乐于主动学习并快速掌握新的AI知识和功能,熟练运用AI开发工具辅助智能决策,有大模型与运筹优化结合项目经历者优先,包括但不限于:基于大语言模型的智能决策系统/LLM辅助数学建模与问题分解/大模型驱动的供应链优化/智能体在复杂决策场景中的应用等",
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