数据开发岗

致力于构建业界领先的AI驱动的搜索推荐系统。核心使命是通过深度挖掘用户行为、商品信息及多模态内容，研发高性能、可解释的特征体系，并探索大模型等前沿技术，最终为数亿用户带来更精准、智能的购物体验，直接驱动业务增长。

核心岗位职责：

1. 特征体系架构与研发，负责电商搜推系统全链路特征的设计、开发、迭代和治理工作。包括但不限于用户画像、商品画像、实时上下文场景、多模态（图像/视频/文本）等特征的挖掘与生产 ；
2. 大数据处理与平台建设​，基于Hadoop、Spark、Flink、Kafka等大数据技术栈，构建高性能、高可用的特征计算平台和数据管道，保障特征数据的准确性、及时性和一致性 ；
3. 模型效果驱动与优化，紧密协同算法模型团队，深入理解模型原理，通过特征工程、特征交叉、序列建模等手段显著提升召回、排序等环节的模型效果（如CTR/CVR等关键指标） ；
4. LLM与前沿技术探索，探索大语言模型在特征生成、用户意图理解、自然语言特征表征等方向的落地应用，解决传统特征方法的瓶颈问题 ；
5. 系统性能调优，针对海量数据和超高并发场景，对特征存储、检索、服务化接口进行性能优化和瓶颈攻关，确保系统低延迟、高可用。

任职要求 / Qualifications:

1. 计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上学历，3年以上搜索推荐或大数据开发经验 ；
2. 精通Java、Scala或Python中至少一门语言，具备扎实的编码和数据结构算法基础 ；
3. 熟练掌握Hadoop、Spark、Flink、Kafka等大数据生态组件，并有丰富的实战经验 ；
4. 对机器学习/深度学习基础理论有一定理解，了解常见的搜推算法模型。

如果具备以下能力任意一项，将会是加分：

1. 模型特征研发经验：​ 具备丰富的特征工程经验，熟悉特征平台建设，对数据敏感，能从复杂数据中发现价值点 ；
2. 电商业务理解：​ 有电商行业背景，熟悉电商业务逻辑和用户购物旅程，能快速理解业务需求 ；
3. LLM技术应用：​ 对LLM技术有浓厚兴趣，有SFT、RLHF、RAG等技术实践或理解者优先 ；
4. 系统架构能力：​ 具备良好的系统设计能力，熟悉分布式系统原理，能设计高并发、可扩展的系统架构 。

符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。