Job description
利用机器学习、强化学习、因果推断、LLM、多模态大模型等前沿技术，基于京东海量数据建模用户行为序列、识别兴趣偏好/购买力等用户意图、理解商品文本/图片/视频、优化权益和商品分发策略，提高京东搜推用户的购买体验和效率。 核心职责包括： 1、策略优化：负责搜推用户理解、权益分发、push触达等方向算法工作（包括意图识别、召回、排序、多目标等）； 2、商品理解：建设商品知识体系并挖掘商品多模态统一表征，优化搜推用户体验提升分发模型效果； 3、多模态大模型：深入理解搜索/推荐业务场景（如信息抽取、知识生成、智能问答等），设计并实现基于多模态大模型的创新技术解决方案，能有效解决复杂业务场景下的用户体验问题。
任职要求 / Qualifications: 1.计算机科学、人工智能或相关专业硕士及以上学历。 2.扎实的自然语言处理基础，熟悉主流NLP任务（如问答系统、命名实体识别、情感分析、摘要生成与抽取、知识图谱构建与应用等）。 3.深入理解主流大语言模型（GPT/Qwen/DeepSeek/LLaMA）及多模态对齐模型（如 CLIP, BLIP-2, ViT）的网络架构与原理。 4.熟练掌握 PyTorch 深度学习框架及 Hugging Face Transformers 生态，熟悉大模型训练/推理优化框架（如 DeepSpeed, Colossal-AI, FSDP, vLLM 等）者优先。 5.精通 Transformer 架构（Attention 机制及其变体），熟练掌握预训练、参数高效微调(PEFT)、指令微调(SFT)、基于人类反馈的强化学习(RLHF)等大模型优化技术者优先。 6.优秀的团队协作精神、沟通能力及文档撰写习惯。 7.具备搜索、广告、推荐系统（搜广推）相关项目经验，特别是电商场景经验；在大模型/多模态领域有高质量学术论文发表（ACL, EMNLP, NAACL, ICLR, CVPR, AAAI 等）或具有影响力的开源项目贡献；有 LangChain / LlamaIndex 等 LLM 应用框架的实际项目落地经验者优先。
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。