La solidez técnica y la responsabilidad de los más de 500 estudiantes de doctorado de JD.com

En los últimos años, Jingdong Group ha confiado en su firme determinación de cambiar y su enfoque estratégico para completar la transformación de los métodos de desarrollo, la optimización de la estructura empresarial y la transformación de los motores de crecimiento. dividendos del mercado a la tecnología. Dividend se está transformando en una empresa de servicios tecnológicos basada en la cadena de suministro.

En el primer semestre de este año, Jingdong Group invirtió 7.540 millones de yuanes en investigación y desarrollo de tecnología, con más de 18.000 empleados de investigación y desarrollo de tecnología, y más del 80% de las empresas introdujeron talentos con una maestría. grado o superior. Ya sea en términos de inversión en tecnología o solidez técnica, JD.com se encuentra en el primer grupo de las empresas nacionales de Internet.

En la actualidad, JD.com cuenta con más de 500 doctores. Tienen conocimientos o logros extraordinarios en diversos campos técnicos. En la forma comercial diversificada de JD.com, la "hoja afilada" de la fuerza técnica es más cálida y. más poderoso. Sé responsable.

Entra en la corriente principal, ve al gran escenario.

"Entra en la corriente principal, ve al gran escenario". Tao Xin dijo que esta es una frase que se escucha a menudo en la Universidad de Tsinghua.

Tao Xin ha estudiado y vivido en la Universidad de Tsinghua durante 8 años. A medida que la investigación científica continúa profundizándose, su comprensión de esta frase se ha vuelto cada vez más madura: empresas que están en la cima de la industria y tienen. los escenarios operativos son el escenario de las grandes empresas; las empresas que pueden generar energía positiva para la sociedad y ayudar a la industria a avanzar mejor en el camino de la innovación son la corriente principal.

Hace más de dos años, Tao Xin se graduó en el Departamento de Ingeniería Automotriz de la Universidad de Tsinghua. Parecía ingenuo, pero no sabía que su tema de investigación durante sus estudios de maestría y doctorado era muy vanguardista: la investigación sobre sistemas de asistencia a la seguridad en la conducción.

Durante su pasantía, estudió seguridad en la conducción de automóviles inteligentes y otros conocimientos relacionados en marcas de automóviles reconocidas como BMW, FAW y General Motors, y acumuló mucha experiencia en la industria.

En la segunda mitad de 2017, por casualidad, se unió a JD.com como médico en prácticas. Después de la rotación, fue fijo en el Departamento de Negocios de Logística X de JD.com (ahora Departamento de Investigación de X) para apoyar al departamento. datos de Internet de los vehículos. Los algoritmos proporcionan reservas técnicas para la trayectoria y la toma de decisiones de los vehículos autónomos. Hay escenarios logísticos que lo atraen profundamente.

A partir de abril de 2019, Tao Xin comenzó a tener un estrecho contacto con "Dabai". ¿Quién es "Dabai"?

"Dabai" es un vehículo de reparto no tripulado que ha logrado grandes logros en la epidemia. Tiene el número JD40006. Fue recogido permanentemente por el Museo Nacional el mes pasado y se convirtió en un "nuevo tesoro nacional de ciencia y tecnología". " y un vínculo entre las personas y la tecnología en tiempos extraordinarios. Tesoro nacional. El nuevo tesoro nacional de la ciencia y la tecnología se ha convertido en un testimonio histórico de la unidad complementaria y armoniosa del hombre y la tecnología en tiempos extraordinarios.

Durante los 107 días de participación en la lucha contra la epidemia, "Dabai" fue como un auténtico mensajero, siempre fiel a su puesto, recorriendo un total de más de 6.800 kilómetros y entregando alrededor de 13.000 paquetes.

Hace medio año, en el primer día del Año Nuevo Lunar, JD Logistics estableció un equipo de respuesta a emergencias con tecnología inteligente, y Tao Xin era miembro de este equipo. Dijo con franqueza que cuando recibió esta tarea, sabía que el tiempo era escaso y la tarea era pesada. Es por eso que "Dabai" rara vez se pone en funcionamiento en JD.com en los primeros días de desarrollo, lanzamiento y En las pruebas, Tao Xin y su equipo trabajaron duro día y noche. Al final, confiar en la tecnología de conducción autónoma de nivel L4 y el sistema de posicionamiento por satélite Beidou pondrá en uso vehículos de reparto no tripulados en unos diez días.

Esto hizo que Tao Xin se sintiera extremadamente satisfecho. Nunca había pensado que la tecnología pudiera ser tan "responsable" y "cálida".

"JD.com se ha desarrollado hasta el presente. Tiene la capacidad y la fuerza, la planificación y la inversión a largo plazo y un equipo sólido. Se centra en mi campo y ha producido una promoción muy positiva para el mercado nacional. Papel de la conducción autónoma Si quiero dar un consejo a los estudiantes de doctorado que buscan trabajo, lo que quiero decir es que encuentren una empresa que pueda tener un escenario de aterrizaje, que pueda seguir invirtiendo y que se ajuste a la lógica empresarial. Contribuya con sus propias fuerzas si esto es lo que le interesa. , entonces vamos ".

Con respecto a la necesidad de aplicar tecnología a los escenarios, Liu Yang admitió que este ha sido su pensamiento desde que comenzó. estudiar investigaciones científicas.

Liu Yang completó su doctorado en la Universidad Tecnológica de Michigan y trabajó como becario postdoctoral en la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad de Duke durante dos años. Su dirección de investigación es la minería de datos en el campo de la fabricación industrial.

En 2018, Liu Yang se unió a JD Logistics por recomendación de sus compañeros de clase, quienes también fueron los primeros estudiantes de doctorado. Es el "cerebro más fuerte" del departamento de JD Logistics que necesita participar en eventos nacionales. como el 618 y el 11.11, en momentos de carnaval, encarga tranquilamente cientos de millones de pedidos cada día.

"En resumen, mi trabajo es utilizar de manera efectiva big data y tecnología para permitir que JD Logistics preste un mejor servicio a los comerciantes y consumidores individuales".

Tomemos como ejemplo JD 618 Global Mid-Year Shopping. En términos generales, detrás del rápido procesamiento de cada pedido está la acumulación de un conjunto de códigos, un módulo, un conjunto de procedimientos y un producto por parte de JD Logistics. Para los consumidores y comerciantes, lo que es visible es la velocidad y la calidad de JD Logistics, pero lo que es invisible es la sólida garantía de la investigación y el desarrollo de JD Logistics.

Después de que los consumidores realizan un pedido, la forma en que el pedido fluye y se procesa de manera eficiente en el sistema depende del "cerebro más poderoso" del centro de pedidos desarrollado por JD Logistics. El centro de pedidos maneja hasta 100.000. pedidos por día. Para lograr la entrega más rápida de los pedidos y mejorar la experiencia del cliente, el centro de pedidos, como comandante supremo, reorganiza los recursos de la cadena de suministro logístico y lleva a cabo mejoras inteligentes en cuatro aspectos: abastecimiento de almacenes, programación inteligente, producción optimizada y asignación de transportistas. , Mejorar efectivamente la tasa de entrega de terminales.

El equipo de Liu Yang utiliza algoritmos para calcular la capacidad de producción, controlar el ritmo de producción de cada eslabón de manera razonable y ordenada, lograr una producción fluida y maximizar el uso de la capacidad de producción. Al mismo tiempo que mejora la experiencia del cliente. reduce significativamente los costos operativos, solo 618 ¡Durante este período, se pueden ahorrar casi 100 millones de yuanes en costos mediante la programación inteligente de la producción!

El terreno fértil para la investigación científica siempre ha estado ahí

Bai Yalong, quien se especializó en informática con títulos de licenciatura, maestría y doctorado, dijo con franqueza que su sueño cuando era joven era ser un maestro técnico puro, realizar investigaciones científicas y escribir artículos.

Durante sus estudios de doctorado en la Universidad de Harvard y Microsoft Research Asia, se centró en el reconocimiento de imágenes en el aprendizaje profundo y en el aprendizaje de asociar imágenes con texto y colecciones de artículos. Cuando estaba a punto de graduarse con su doctorado, llegó a JD.com por recomendación de su maestro. Continuó su dirección de investigación anterior y se especializó en reconocimiento de imágenes y aprendizaje de asociación imagen-texto en JD Cloud y la División de Inteligencia Artificial. La aplicación práctica es la "compra de fotografías".

A Yalong le encanta la investigación científica y la ciencia pura, pero después de llegar a JD.com, se sorprendió gratamente al descubrir que JD.com brindaba a los estudiantes de doctorado una amplia plataforma de investigación científica, recursos y libertad, además, JD; .com es una de las empresas más grandes de China con muchos La plataforma para escenarios de visión y aprendizaje profundo puede transformar perfectamente la tecnología en productos, luego en ingresos y luego nuevamente en I + D. Este es un ciclo positivo ideal.

En más de dos años en JD.com, se han publicado cuatro artículos, incluido el propio artículo de Yalong; en concursos académicos internacionales, ganó el primer lugar tres veces y empató en el segundo lugar una vez. Todo el equipo también ha hecho contribuciones a la comunidad académica. Todavía hay algunos códigos de identificación de productos que son relativamente efectivos. Se han puesto en línea y son de código abierto con el consentimiento del departamento de propiedad intelectual, lo que brinda tecnología conveniente a muchas personas.

En el primer semestre de este año, Tao Xin también promovió una cooperación de investigación científica muy significativa y eficiente, trabajando con el Instituto de Investigación Automotriz de Suzhou de la Universidad de Tsinghua en la "Construcción de una biblioteca de escenarios de vehículos logísticos de conducción autónoma estándar chinos". and Testing and Evaluación System", combinando la investigación realizada por JD.com y las ventajas de las universidades, para crear una biblioteca china de escenarios de conducción autónoma para la industria logística. Se trata de una cooperación de investigación científica a largo plazo. Se trata de una cooperación de investigación científica a largo plazo que dura de 3 a 5 años y se centra en la acumulación de tecnología de las universidades en escenarios, algoritmos, algoritmos de simulación de conducción autónoma, etc., junto con las pruebas de conducción autónoma a gran escala de JD.com. capacidades y capacidades operativas para obtener datos de escenarios, y las universidades trabajan juntas para acumular tecnología y algoritmos, y ambas partes tienen las fortalezas de cada una.

La rotación les permite convertirse en expertos técnicos con visión de negocio.

Mentores a tiempo completo, rotaciones centradas en campos técnicos, práctica en profundidad de proyectos... Estas experiencias únicas dejaron una profunda impresión en Zhang Hainan.

Zhang Hainan se graduó en el Instituto de Tecnología Informática de la Universidad de la Academia de Ciencias de China. Su dirección de investigación es la generación de texto profundo orientada al diálogo (inteligencia artificial). Es una doctora hermosa y capaz. ., y ahora trabaja en la plataforma de búsqueda y recomendación minorista JD.com. Después de trabajar en el departamento durante un año, se benefició mucho de la experiencia de rotación de tres meses en JD.com.

La rotación de especialidades técnicas es un beneficio exclusivo para los estudiantes de doctorado de JD.com, dividida en líneas de negocio principales y líneas relacionadas con la tecnología. En 8 a 10 semanas, los jefes de varios departamentos de big data, nube, cadena de suministro inteligente, recomendaciones de búsqueda, drones/almacenes no tripulados, etc. de JD.com subirán al escenario en persona para comunicarse cara a cara con los estudiantes de doctorado. por un lado, ayudándoles a dominar la I+D, los negocios, los productos y otros sistemas centrales e ideas de trabajo. Por un lado, les ayuda a dominar los sistemas centrales y las ideas de trabajo en I+D, negocios, productos, etc., por otro lado, también les ayuda a aclarar gradualmente sus intereses profesionales personales y su posicionamiento durante el proceso de aprendizaje.

Después de la rotación de tres meses, Zhang Hainan lamentó que pudiera comprender el enorme sistema técnico de JD.com tan rápidamente, lo que amplió sus horizontes comerciales, y que su pensamiento no se limitaba completamente a la tecnología en sí. Sintió que lo que él Las técnicas aprendidas son muy prometedoras.

El mes pasado, Hainan recomendó a su hijo junior unirse a JD.com y convertirse en un nuevo estudiante de doctorado.

En la segunda mitad de este año, Bai Yalong se establecerá en Yizhuang y pronto se entregará la nueva casa. Zhang Hainan, al igual que Yalong, pronto obtendrá un préstamo sin intereses elevados a través del plan de liquidación del Comité Organizador Olímpico de Beijing y se estabilizará. Zhang Hainan dijo que tenemos casi 30 años después de graduarnos del doctorado y que no solo estamos bajo presión para comenzar una carrera, sino también para establecernos. En JD.com, hemos resuelto todos los problemas. lo que nos hace sentir cómodos. Espera que más doctores puedan sumarse y chocar con el emprendimiento y la tecnología.