北京五环外的某大厂，"AI 天才 " 的赛道也是被我硬挤进去了……

阶梯会议室里，近 200 号人落座，个个都是顶尖 offer 拿到手软、只等开奖的行业顶尖技术人才。好奇的我随手拉住前排小哥悄悄问了下，他还有点羞赧不好意思：" 我手里 offer 不是太多……就差不多 10 个吧。"

猝不及防被 " 凡尔赛 " 了一脸。

给大家伙补充一下背景信息：这群人基本是全国最头部的 AI 相关技术人才，刚毕业不久，手里的 offer 都是互联网大厂、大模型玩家发出的最最最 top 级别的那种。

三言两语说不清我为啥阴差阳错旁观了这场活动……

反正就是一番巧合下，我也坐在了京东面向 TGT 计划（Tech Genius Team，顶尖青年技术天才计划）举办的燃力之旅活动现场（坐在座位上瑟瑟发抖）。

现场都是 TGT 项目首届已接受意向函的候选人，来自清华、北大、浙大、港科大等全球顶尖高校。

活动上，技术大佬们不遗余力地介绍京东加大技术投入的行动和决心，诚意满满的背后，更有说服力的是已入职同学的 " 真听、真看、真感受 "：

现场有两位今年已经新鲜入职的 TGT 计划成员。

去年的这个时候，他们和现场的候选人处于相同位置：有非常拿得出手的研究成果和实习经历，兜里揣着一沓 offer。

说到这，真的忍不住想起硅谷小扎和 OpenAI 的人端着自己煲的汤去对方公司送温暖的挖人名场面。

与其说他们在等各公司开奖，不如说这些公司在等他们开奖。

但最后，他们把票投给了京东。

为什么？带着问题，我认真记录了两个人的发言内容，与大家分享。

手心手背都是顶级 offer，为什么选京东？

两位同学分别是 Daniel 和 Kyrie。

Daniel，2025 届 TGT 成员，博士毕业。在校期间主要研究推荐系统与大模型应用。

Kyrie，2025 届 TGT 成员，博士毕业，读书时的研究方向是信息检索与大模型，博士生期间发表的解决传统模型处理长对话式搜索的难题获 WWW 2023 最佳论文提名。

入职京东前，两位都师从行业顶牛的教授，手握十几篇顶会论文，还有丰富的大厂实习经历。

到了毕业季，两人投出的简历基本都是通吃，其中不乏其他顶级校招项目。各家意愿都很强，开出很好的条件来争取人才。

不难看出，眼下 AI 相关岗位，正在成为各家公司对人才最重视、投入资源最集中的领域之一。

答案大家都知道了，Kyrie 和 Daniel 都选择了京东嘛。但让他俩动心并下定决心的点还挺不一样的。

Daniel 选择京东的出发点在于 " 做事 "。

他本科至博士阶段的研究方向是跨领域推荐，面临就业抉择时，他看的几乎都是生成式推荐方向。

传统推荐算法是判别式的，呈级联架构，各模型分别训练，一致性差，模型结构难以扩大；生成式推荐算法是端到端的，模型结构适合放大，一致性好，能提升推荐效果。

现在各家的业务基本上都在转向生成式推荐算法，因为推荐结果更准，能挖掘隐含的物品和用户关联。

Daniel 说，那个时候判断到底要不要去一家公司，最关注的是生成式推荐项目的推进状态和资源配置。

在与京东团队多次沟通后，他确认了公司对该项目的重视程度。

去年，京东升级了自己的使命，带着 " 相信技术终究会改变一切的决心 "，提出：技术为本，让生活更美好。

在成为京东的一员之前，Daniel 对京东到底有多重视技术这件事，心里偷偷有个小小的问号。

入职后，一切疑问都烟消云散。

Daniel 切身感受到 " 做实事、做有价值的事、长期的事 " 这句会议室随处可见横幅上的话在技术团队怎样落到实处，更重要的是，资源不用愁：" 京东对生成推荐项目投入大量计算资源，我们组在集团内计算资源量可以说是名列前茅。"

入职前 Daniel 还特别确认了一点，那就是技术岗能够全身心投入代码，不会受困于繁复的流程、层级复杂的汇报等等，用他的话说，" 内部有相对纯粹的技术氛围 "，这让习惯沉浸式埋头苦干的他十分心动。

心动不如行动，Daniel 果断 pick 了京东。

Kyrie 入职后主要承担京言大模型开发及 AI 工具的技术升级工作。虽然和他的学术研究方向很对口，但不是最打动他的地方。

真正的核心吸引力是 Kyrie 觉得在这里既有创业的热情，又十分尊重他的技术理想。

在这里他不会觉得自己是一颗螺丝钉，而是真正有机会带领团队做出有意义的产品。

接 offer 前一次线下活动中，他和未来的导师聊了很久。发现他们在对技术发展的判断和对技术理想的极致追求上都能同频共振。

与带着自驱愿望和技术判断力的人一起干，Kyrie 那一瞬间就觉得 Agent 这件事在京东是可以认真做下去的。

现在想来，他应该是被 " 纯粹的理想和背后的执行能力 " 打动了。

分享时还提到，对比多个 offer 时，京东的数据质量和系统完整性给他留下了深刻的印象——这点倒符合外界对京东一贯的评价，拥有完善自营体系的京东，依托多年沉淀的电商和供应链能力，沉淀了海量真实数据，数据链路闭环，为大模型训练提供了满满的 " 弹药库 "。

从 Kyrie 视角看，如果京东做 Agent，在场景覆盖和用户行为捕捉方面落地基础会更好。

再加上在他的判断下，电商 +Agent 是 C 端 AI 产品最天然的应用场景，尤其在京东这样的高频交易平台上，Agent 不是个点状功能，而是能覆盖选品、搜索、比价、下单、售后的全链路智能体。

广阔天地，容得下一个心怀热情的技术人大展拳脚。

所以 Kyrie 选择了京东，和团队 + 业务双向奔赴。

新人入职，起步就是主线任务

选了方向，能不能做出一番天地，还得看有没有机会。

入职后 Daniel 就开始参与京东推荐系统的结构性改造项目，要将传统的 " 召回 - 粗排 - 精排 " 链路，升级为生成式推荐模型。

他加入前，这个项目已经推进了一段时间，是京东最核心的推荐系统升级方向之一，项目着力于攻坚更前沿的技术，为用户提供更好的体验。

对于电商平台来说，生成式推荐直接绑定着公司在 AI 2.0 时代最主要的流量入口和转化阵地。

而 Daniel，AKA 职场新人 &TGT 计划选手，一进公司就进入了核心开发团队。

" 在别的公司，你可能得拼几年，才能碰到一个真正核心的项目。" 他说，在京东，不必担心校招新人只能做配角。

三个月后，生成式推荐算法在京东 App 灰度上线。

" 运用在百亿补贴频道、结算页等业务场景下，转化率稳定提升。" 对于日活和 GMV（商品成交金额，Gross Merchandise Volume）规模极大的频道，哪怕 1% 的提升都能带来巨大收益。

突出的数据表现让 Daniel 信心满满，新的项目向这个在京东 " 练习时长 3 个月 " 的年轻人投来了橄榄枝：他接下挑战，前往供应链部门，开始带领一个小团队，继续攻坚 AI 算法在供应链领域的落地。

Daniel 说，京东是一家以供应链为基础的技术与服务企业，自己在了解供应链业务后，识别到这背后的复杂度与挑战性，同时也意识到这其中巨大的机会和成长空间。

——他是一个技术理想驱动型的人，如果能用 AI 改造传统供应链，必将发挥更大产业价值。

另一边，Kyrie 的探索也如火如荼开展，但路径与之略有不同。

他的核心工作是做京东站内的京言 Agent。

团队给予了他充分自由度：在支持现有京言 Agent 技术需要的同时，还放手让他探索下一代技术。

目前市面上大多数 Agent 系统使用 workflow 驱动逻辑，适合处理高频常见问题，但在用户输入结构复杂、需求未明确表达的场景中，很多用户行为非常复杂，不是流程图能预设的。

我做的版本就是希望验证一个问题：有没有可能不靠预设流程，而是让模型根据用户对话上下文，自动生成多步指令链，并完成操作。

挑战不小，但 Kyrie 摩拳擦掌：" 对我来说，最大的奖励就是把具有挑战性的事情，信任地交给我去做。"

经历了几个月的钻研，他的这版 Agent 已经兼容了电商、外卖、酒旅等多个模块，还加入了新的测评机制。

个人能力不是唯一变量

分享过程中，两位同学不约而同提到公司的支持机制。

就拿 Kyrie 专研更前沿版本的 Agent 来说，就需要眼光放长远看——这是在面向 " 下一代用户入口 " 做前置验证，所以内部认可度很高。

不管是公司还是 Kyrie 自己，在这件事上都抱着一种欲速则不达的长期主义心态。

现场圆桌分享环节，京东集团高级副总裁、京东探索研究院副院长何晓冬也提到：

我们要做能够穿越周期的创新，在长时间里跨越不同的技术周期，将技术与产业界的挑战问题相结合，产生长期有价值的技术工作，让创新真正落地。

Daniel 也讲到，他在生成式推荐项目中使用的 GPU 资源数量级在集团内排前列，且 " 公司希望我们把链路跑通，把效果建立起来，这个阶段不要求短期 ROI。"

对技术的长期投入和支持之外，团队氛围也是关乎职业体验的重要一环。

两人都提到 " 干扰少 "" 节奏稳 "。

生成式推荐系统项目团队分工明确，算法同学大概 10 人，加上推理优化、产品、数据同事，大家带着同频的技术理想和明确的目标，合作顺畅。

还有个现象，让 Daniel 乐得嘴角的笑压都压不住：团队扁平，技术一号位会直接在群里跟大家随时交流、讨论，没有复杂的汇报层级和冗余的会议。

我瞥见坐我周围的 TGT 计划候选人们听到这个，都默默会心笑了。

TGT 计划招募的都是高潜技术核心力量，所以分享中，两位同学还简单透露了一些针对项目的各种资源。

最突出的就是 " 三导师 " 培养机制。

TGT 成员进公司后，既能跟着技术导师探索技术问题，还有额外的业务导师和成长导师并行跟进，一方面帮助同学们了解行业，有更融合的商业视角，同时帮助大家梳理和规划职业发展路径。

业务导师不用说了，天天一起干活，随时沟通交流。其他的导师也会和同学们有周期性交流。

每周，TGT 成员都很乐意把自己的工作进展、困惑、建议等写成周报，除了发给直接导师，也会抄送其他导师，关键内容可以直达 CEO 本人。

Kyrie 有次在周报里写了一个关于新 Agent 的产品想法，不久后就收到了 CEO 的回复，内容是针对这个方向的理解和反馈。

来自公司的关注和随之而来的一系列资源支持、机制保障，让他们直接感受到自己的工作被看见了。

顶尖人才，选择的其实是愿意 All in 的空间

那天我在现场听完了整场活动。

怎么说呢……我不是博士，也不是天才，但作为一个在职打工人，我知道选 offer 其实就是选平台、选方向。

对于这群 AI 技术的天之骄子们来说，他们想选且会选的更是一个愿意 "All in" 的空间。

Kyrie 说他的导师跟他说过这样一段话，他印象很深：

在这个时代下，做成事，主要看有没有和你信念一致的队友。

两位同学入职时间其实都不到半年，从他们讲的一件件小事里，感觉到不管是哪一个 team，定位、目标都很一致，大伙儿都在自发地想要好好推进在做的事。 

" 京东的业务已经很成熟，正因为业务成熟才有更多场景和数据，在这个基础上我们可以做很多技术创新。京东能够给予我们足够的信任和机会，TGT 成员一进来能够参与核心系统的改动，真正参与一个新产品、一种新形态的构建，这是非常难得且宝贵的经历。" 分享最后，Kyrie 说了这么一段话。

在这里，哪怕没有所谓的 " 资历 "，你的建议和代码，都可以成为新产品的一部分。

△已上线版本的京言 Agent

离开亦庄的时候，我在车上回看 TGT 计划上线时的宣传资料，虽然明晃晃写着 " 薪资不设上限 "，但听了两位同学的分享，会觉得真正不设限的，是人才发展和业务发展同频共振下，能够创造的无尽可能性。

这既离不开这些本身足够优秀的人才个体的努力，也离不开京东提供了一个尽可能完整的场景和尽可能完善的支持，允许年轻人真正在 " 主线剧情 " 里大展拳脚。

优秀又有自驱力的人，遇上一个能让人放开手脚的环境，不用刻意承诺什么，一定会得到各方面的正反馈。

在当下的环境里，这样的平台确实难得。

总而言之，对于那些希望技术落地、研究做实、想靠技术改变生活场景的人来说，京东值得一试。

BTW，分享过程中，两位同学还提到说自己的衣食住行都被京东照顾得很好：公司有免费的餐食，有拎包入住的公寓，不考虑通勤、不用交房租、不愁吃饭。

那句反复被提及的 " 京东的食堂是真的好吃 "，成了我那天越不过去的思想钢印。

嗯，没错，我去吃了 B 座的宿迁菜。

好希望能开连锁，因为真的好好吃……

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