京东 · 生成式推荐与强化学习后训练探索
官方校园招聘职位接口明确给出岗位与工作城市；毕业届别、投递截止和不同城市需求数量仍需人工复核。
实际工作地点北京市-北京市
报名截止截止时间待核验
毕业届别待核验
招聘人数待核验
这是一条官方线索，但关键字段尚未全部通过发布核验
官方校园招聘职位接口明确给出岗位与工作城市；毕业届别、投递截止和不同城市需求数量仍需人工复核。 报考前必须回到官方原文确认。
资格与范围
- 招聘体系
- 民营企业 · 企业校园招聘
- 招聘单位
- 京东零售
- 资格标签
- 待核验
- 范围内地点
- 北京市-北京市
- 发布时间
- 2026年7月20日
- 报名时段
- 待核验 — 截止时间待核验
字段证据
以下内容来自官方正文或附件。置信度反映证据是否直接、完整，不代表录取概率。
毕业届别85% 证据置信度
1. 计算机科学、深度学习或强化学习等相关领域的本硕博在校生。
2. 研究方向需涉及大模型微调、时序预测、强化学习或表征学习中的至少两项。
3. 精通PyTorch/TensorFlow框架，具备LLM微调（如HuggingFace/LLaMA）实战经验。
4. 熟悉业界主流推荐系统架构与建模原理，熟悉多模态大模型者优先。
5. 具备将学术成果转化为工业解决方案的能力，以及优秀的跨团队沟通能力。
6. 在NeurIPS/ICML/KDD等顶级会议有推荐相关论文发表经历者优先。1. 计算机科学、深度学习或强化学习等相关领域的本硕博在校生。 2. 研究方向需涉及大模型微调、时序预测、强化学习或表征学习中的至少两项。 3. 精通PyTorch/TensorFlow框架，具备LLM微调（如HuggingFace/LLaMA）实战经验。 4. 熟悉业界主流推荐系统架构与建模原理，熟悉多模态大模型者优先。 5. 具备将学术成果转化为工业解决方案的能力，以及优秀的跨团队沟通能力。 6. 在NeurIPS/ICML/KDD等顶级会议有推荐相关论文发表经历者优先。
实际工作地点100% 证据置信度
北京市-北京市北京市-北京市
最终决定请以官方公告为准
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