继字节、腾讯之后，京东今年的SP（Special Offer）也陆续开启开奖模式啦！还没查到开奖结果的同学不用慌，后续会有捡漏环节，通常会持续到12月底，耐心等待或许有惊喜~

昨天我们训练营的同学传来捷报，成功斩获美团和京东的offer，薪资数据直接拉满，看完直呼太香！具体薪资参考如下：

• 美团： 薪资竞争力拉满，贴合大厂一线水准
• 京东： 最高可达20薪，刷新同级别offer上限

提到京东的20薪，相信很多程序员和小白都会被惊艳到！如果按照全额20薪计算，年包直接飙升至52万，妥妥的一线大厂SSP级别，放在当前互联网就业环境中，堪称“天花板级”offer。

不过这里要给大家提个醒（小白重点记！）：通常情况下，20薪很难拿满，多数同学实际能拿到18薪左右。即便如此，18薪对应的年包也能达到46.8万，在当下市场中，依然是顶级offer的存在，足以支撑大家的职业起步和薪资跃迁。

为了让大家更直观地了解京东真实薪资水平，我整理了今年我们训练营入职京东同学的薪资参考（非官方数据，仅供小白、程序员参考对比），具体如下：

除此之外，结合训练营同学的真实反馈，无论是校招还是社招，京东的面试门槛都不低，对技术能力的考察很细致——尤其适合想冲大厂、提升技术的小白和程序员，提前吃透面试重点，才能少走弯路。下面就给大家拆解京东校招、社招的面试逻辑和准备方法，建议收藏慢慢看！

一、社招面试：重技术深度，拼架构实战（程序员重点关注）

对于社招候选人，京东面试的核心是“技术深度+实战能力”，尤其是系统设计、架构搭建和项目落地经验，是面试官考察的重中之重，也是和其他候选人拉开差距的关键。

京东社招面试流程相对固定，大致分为3个环节，每个环节的考察重点清晰，小白可提前对标：

• 技术面（3~4轮）：核心考察实战能力 面试官会围绕你的过往项目展开提问，重点挖掘你在项目中遇到的技术难点、解决方案，以及架构设计思路，以此判断你的实战适配性。具体会涉及前端框架（Vue、React等）、后端技术栈、性能优化等核心知识点；如果是前端岗位，还会额外考察大规模前端项目的性能瓶颈解决、复杂用户交互处理等场景化问题，拒绝“纸上谈兵”。
• 算法面（每轮必含）：基础能力不松懈 无论是什么岗位，算法都是京东社招的必考题，每一轮技术面都会穿插考察。面试官通常会要求手写代码，重点考察数据结构、算法逻辑，常见题目包括图算法、动态规划、并发编程等，建议提前刷LeetCode中等难度题目，夯实基础。
• HR面：适配性考察 相对技术面而言难度较低，重点关注你的职业规划、团队协作能力、抗压能力，以及是否契合京东的企业文化。看似轻松，但也不能掉以轻心，真诚表达即可，避免夸大其词。

这里给程序员提个小建议：社招准备不能只停留在“会用技术”，更要深入理解技术底层，比如框架原理、架构设计逻辑，同时梳理清楚过往项目的亮点和难点，做到“知其然，更知其所以然”。

二、校招面试：重基础储备，看学习潜力（小白必看）

对于校招同学（尤其是小白），京东面试的重点会偏向基础知识和学习能力，毕竟校招更看重候选人的可塑性；但如果有相关项目经验（哪怕是课程设计、个人练手项目），面试官也会考察系统设计等更高层次的能力，提前准备能加分不少。

京东校招面试流程比社招稍简单，大致分为3个环节：

• 笔试/线上编程：入门门槛 主要考察数据结构、算法设计和编程能力，题型以算法题、编程题为主，难度适中，但需要熟练掌握基础知识点。很多小白栽在这一轮，建议提前刷题，熟悉常见题型（比如动态规划、DFS深度优先搜索等），提升答题速度和准确率。
• 技术面（2~3轮）：基础+潜力考察 重点考察计算机基础知识、前端/后端核心技术栈，以及简单的系统设计能力。面试官会通过你的项目经验（哪怕是小项目），判断你解决实际问题的能力和学习潜力，小白可以重点准备自己参与过的项目，梳理清楚项目流程和个人贡献。
• HR面：综合素质考察 和社招HR面类似，重点关注团队协作、沟通能力、职业规划，以及对京东的认知。小白不用刻意讨好，真诚表达自己的想法，展现出积极的学习态度即可。

小白重点提醒：校招竞争激烈，基础知识是“敲门砖”，面试前一定要系统复习数据结构、算法、计算机网络等核心知识点，同时准备1~2个自己熟悉的项目，避免“八股文”堆砌，重点突出自己的思考和成长。

三、面试高效准备指南（小白/程序员通用，附真实面经）

光说理论不够，先给大家看一份我们训练营同学面试京东零售的真实面经，直观感受一下京东的面试难度和考察重点，小白可以直接对标参考：

从真实面经中能明显看出：无论是社招还是校招，京东面试早已告别“八股文”背诵，重点考察的是你解决实际业务问题的能力，尤其是社招，对业务适配性和技术落地能力的要求更高。

结合过往经验，我整理了京东面试中高频出现的经典问题（小白/程序员可直接收藏背诵、准备），覆盖前端、算法、系统设计等核心领域：

• 前端框架问题： Vue3 和 React 在性能和架构上的核心区别？实际项目中如何选择合适的框架？前端性能优化的常见方案（至少说出3种，结合场景说明）？
• 框架底层问题： Vue3 的响应式系统底层如何利用 Proxy 优化性能？当对象嵌套层级极深时，如何设计高效的响应式方案，解决性能瓶颈？
• 系统设计问题： 如何设计一个高并发的在线支付系统？如何保证系统的稳定性、扩展性和数据一致性？
• 算法问题： 设计一个查找最大子数组和的算法（至少2种方案，对比优劣）？如何优化图的最短路径问题，提升执行效率？
• 项目经验问题： 请介绍你参与过的最复杂的项目，遇到的最大技术难题是什么？你是如何分析、解决这个难题的？最终带来了什么优化效果？

最后给大家3条高效准备建议，小白和程序员可直接套用，少走弯路：

1. 夯实基础知识： 数据结构、算法是所有面试的基础，无论校招还是社招，都要重点准备。建议每天刷1~2道LeetCode中等题目，重点攻克动态规划、图算法、并发编程等高频考点，形成自己的解题思路。
2. 提升系统设计能力： 社招重点准备，校招可适当了解。平时多积累常见系统的设计思路（比如电商系统、支付系统），掌握性能优化、高并发处理的核心技巧，面试时能清晰表达自己的设计逻辑即可。
3. 深度剖析项目经验： 面试官最看重的是你的实战能力，一定要把简历上的项目吃透。梳理清楚项目背景、核心需求、你的职责、遇到的难点、解决方案和优化效果，做到“问什么，答什么”，不夸大、不遗漏，展现自己的思考和能力。

总结一下：京东SP薪资竞争力拉满，面试虽有难度，但只要小白夯实基础、程序员深耕技术，提前吃透面试重点，做好充分准备，还是有很大机会拿下这份顶级offer的！建议收藏本文，面试前反复对照准备，助力大家成功上岸京东~

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

  👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

  

3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】