京东
校招算法工程师-AI Infra
北京/上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 1. 2026年10月1日至2027年9月30日期间毕业，统招本科及以上学历
- 2. 熟练掌握C++、Java、Go、Python、Scala等其中一种或多种开发语言，扎实的编程基础，熟悉常见数据结构和算法，对操作系统、计算机网络、分布式系统、计算机体系结构有深入理解
- 3. 熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），对其底层运行机制有一定了解
- 4. 在核心开源AI项目有代码贡献，或顶级会议发表过论文者更优
- 5. 拥有良好的逻辑思维能力，良好的沟通能力、团队合作精神和学习能力，充满技术热情与理想
- 6. 熟练使用AI编程助手（如GitHub Copilot、Cursor等）和性能分析工具提升开发调试效率；有AI Infra相关项目成果者优先
- 7. 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，积极拥抱新技术
- 8. 符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。
岗位描述
- 1.负责超大规模算力集群和算力调度系统的设计与优化，结合云原生技术（Kubernetes）打造高可用、高吞吐的AI基础设施，支撑大语言模型、多模态、推荐系统等核心业务的训练与推理。
- 2.深入训练引擎开发，攻克大模型训练中的计算、显存、通信瓶颈，探索自动并行、编译优化等前沿技术，持续提升集群算力利用率（MFU）。
- 3.开发高性能推理引擎，优化显存管理、动态批处理、算子融合等，实现低延迟、高吞吐的模型服务，并适配NVIDIA及国产AI芯片。
- 4.构建大规模样本引擎，优化数据清洗、存储、I/O全链路，解决数据加载瓶颈，保障离线与实时样本数据的时效性与准确性。
- 5.参与AI平台后端架构设计，覆盖特征处理、训练调度、模型部署、应用开发等全生命周期，保障服务的高可用与可扩展性。
- 6.深入底层框架与硬件，进行算子优化、图优化、内存优化，以及异构算力的深度适配与性能调优，打破算力壁垒。
- 7. AI应用探索：持续跟踪AI Infra前沿，积极运用AI工具链（如自动化调优工具、AI辅助调试等）提升系统开发与优化效率。
- 1. 2026年10月1日至2027年9月30日期间毕业，统招本科及以上学历；
- 2. 熟练掌握C++、Java、Go、Python、Scala等其中一种或多种开发语言，扎实的编程基础，熟悉常见数据结构和算法，对操作系统、计算机网络、分布式系统、计算机体系结构有深入理解；
- 3. 熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），对其底层运行机制有一定了解；
- 4. 在核心开源AI项目有代码贡献，或顶级会议发表过论文者更优；
- 5. 拥有良好的逻辑思维能力，良好的沟通能力、团队合作精神和学习能力，充满技术热情与理想；
- 6. 熟练使用AI编程助手（如GitHub Copilot、Cursor等）和性能分析工具提升开发调试效率；有AI Infra相关项目成果者优先；
- 7. 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，积极拥抱新技术；
- 8. 符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。
你的简历匹配这个岗位吗？
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该岗位可能会问的问题
基于 设计 岗位的常见面试问题整理
请描述你的设计流程，从拿到需求到输出最终方案
查看答题思路
1. 理解需求：和 PM 对齐业务目标和用户场景 2. 竞品分析：同类产品怎么做的 3. 用户调研：目标用户的实际痛点 4. 低保真原型：快速验证交互流程 5. 高保真设计：视觉细节 + 组件规范 6. 开发交付：标注 + Design Token + 走查 7. 上线后复盘：数据验证设计假设
你怎么理解 Design System，以及为什么要用它
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1. Design System = 设计语言 + 组件库 + 规范文档的集合 2. 价值：保证一致性（所有页面看起来像同一个产品）、提高效率（开发-设计对齐）、可维护（改一处全局更新） 3. 核心组成：Design Token（颜色/间距/字体）、组件（按钮/表单/卡片）、模式（导航/搜索/反馈）
你的作品集中最满意的项目是哪个，为什么
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1. 选一个最有深度的，不是最漂亮的 2. 设计目标：为谁解决什么问题 3. 设计过程：展示 sketches → wireframes → final（体现思考） 4. 设计决策：为什么选这个方案而非其他 5. 结果：数据反馈（转化率/满意度/留存）
为一个老年人使用的健康监测 App 设计首页，你会考虑哪些特殊需求
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1. 可读性：大字号（≥18px）、高对比度、避免低饱和配色 2. 交互：大点击区域（≥48px）、避免双击/长按/滑动等复杂手势 3. 信息架构：只展示最核心信息（血压/心率/用药提醒），不要信息过载 4. 容错：误操作可撤销，关键操作二次确认 5. 语音输入：考虑老年人打字不便
你怎么衡量一个设计的好坏
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1. 不只是好看——设计是解决问题的工具 2. 可用性指标：任务完成率/时间/错误率 3. 商业指标：转化率/留存率/NPS 4. 主观评估：用户访谈/可用性测试中的反馈 5. 强调「设计是假设，数据是验证」
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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。