京东 · 大模型与强化学习驱动的库存调度优化研究
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
- 京东物流
- 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. 获得本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数学、运筹学、物流工程或相关专业；
2. 具备扎实的机器学习与强化学习理论基础，熟悉大模型（LLM）微调及相关建模工具，有仓储订单预测或动态库存调度优化相关的实战背景；
3. 熟悉LLM-as-a-Judge自动化评测机制及人机协同优化体系，具备大模型驱动的物流设备调度系统研发经验，能够解决多源异构混合AGV的高效协同调度难题；
4. 熟练掌握Python编程及主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），掌握传统优化算法与AI结合的方法，具备优秀的业务问题抽象与算法迭代能力；
5. 在NLP、CV、机器学习或运筹学等领域顶级会议或期刊（如NeurIPS、ICML、ICLR、KDD等）有高质量论文发表记录。1. 获得本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数学、运筹学、物流工程或相关专业； 2. 具备扎实的机器学习与强化学习理论基础，熟悉大模型（LLM）微调及相关建模工具，有仓储订单预测或动态库存调度优化相关的实战背景； 3. 熟悉LLM-as-a-Judge自动化评测机制及人机协同优化体系，具备大模型驱动的物流设备调度系统研发经验，能够解决多源异构混合AGV的高效协同调度难题； 4. 熟练掌握Python编程及主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），掌握传统优化算法与AI结合的方法，具备优秀的业务问题抽象与算法迭代能力； 5. 在NLP、CV、机器学习或运筹学等领域顶级会议或期刊（如NeurIPS、ICML、ICLR、KDD等）有高质量论文发表记录。
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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