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China · Forbes Global 2000 #273

JD.com jobs

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Checked 2026-10-19 · Apply on the employer’s site.

Representative current roles and job descriptions

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3D医疗影像多模态基础大模型研究

北京市-北京市 Not specified Other Not specified

工作职责 1. 基于千万量级的3D医疗影像与临床报告配对数据,攻坚多模态预训练核心技术,构建具备通用能力的影像理解基础大模型。 2. 研发具备高精度、高鲁棒性的多癌种早期智能筛查大模型,并主导在多中心环境下的超大规模临床队列验证。 3. 探索并优化基于多模态大语言模型(MLLM)架构的3D影像理解底层机制,在核心下游任务上全面对标甚至超越传统专家模型。 4. 沉淀行业级3D/视频模态医疗影像训练范式,推动核心前沿算法在顶级学术会议与临床器械审批中的阶段性突破。 任职要求 1. 获得本科及以上学历,计算机科学、人工智能、医学图像处理或相关专业; 2. 具备扎实的深度学习基础,精通 3D 视觉(如 3D CNN、Vision Transformer 等)与多模态表征学习前沿算法; 3. 具备极强的大规模分布式训练工…

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3D医疗影像多模态基础大模型研究

北京市-北京市 Not specified Internship or early career Not specified

工作职责 1. 基于千万量级的3D医疗影像与临床报告配对数据,攻坚多模态预训练核心技术,构建具备通用能力的影像理解基础大模型。 2. 研发具备高精度、高鲁棒性的多癌种早期智能筛查大模型,并主导在多中心环境下的超大规模临床队列验证。 3. 探索并优化基于多模态大语言模型(MLLM)架构的3D影像理解底层机制,在核心下游任务上全面对标甚至超越传统专家模型。 4. 沉淀行业级3D医疗影像训练范式,推动核心前沿算法在顶级学术会议与临床器械审批中的阶段性突破。 任职要求 1. 计算机视觉、人工智能、医学图像处理或相关领域的本硕博在校生。 2. 具备扎实的深度学习基础,精通3D视觉(如3D CNN、Vision Transformer等)与多模态表征学习前沿算法。 3. 具备极强的大规模分布式训练工程能力,熟悉海量医疗影像…

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3D可控生成与空间智能多模态研究

北京市-北京市 Not specified Internship or early career Not specified

工作职责 1. 优化基于多模态大模型的3D内容生成算法,实现模型与场景的可控生成、编辑及多模态输入驱动。 2. 探索3D/4D高斯泼溅等新型3D表征技术,优化高质量内容的生成、高效压缩与实时渲染链路。 3. 开展空间理解与视觉-语言-动作(VLA)等前沿技术的应用场景探索与核心技术攻坚。 4. 协同跨职能团队推动算法落地,集成完整的生成工具链路,赋能并提升业务内容生产效率。 任职要求 1. 计算机视觉、计算机图形学或相关领域的本硕博在校生。 2. 深入掌握3D领域相关前沿技术,包括但不限于3D/4D高斯重建、AIGC 3D/4D生成、3D空间感知或世界模型等。 3. 熟练掌握至少一种主流深度学习框架(如PyTorch),熟悉常用可微渲染引擎及推理引擎。 4. 具备突出的研究创新能力,在国际顶级计算机视觉或图形学…

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2026-10-19evidence freshnessLast observed listing evidence
Hiring intelligence

Where JD.com is hiring

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Where demand is concentrated

  • Broader business hiring347
  • Technology, Data & Digital10

Work arrangement

  • Not specified357

Work mode is reported only when the official posting provides explicit evidence.

Hiring locations

  • 北京市-北京市195
  • 上海市-上海市; 北京市-北京市; 广东省-深圳市11
  • 北京市-北京市; 广东省-深圳市11
  • 上海市-上海市; 北京市-北京市10
  • 北京市6
  • 北京市-北京市; 天津市-天津市5

Role scope

Employment type

  • Other179
  • Internship or early career168
  • Not specified10

Seniority

  • Not specified357

Employer pay evidence

0 roles (0.0%) contain an explicit amount or range. No salary estimates are added.

  • Not yet classified—

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Coverage and sources

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Known gaps

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Official public sources

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