快手风控算法工程师（大模型）-【商业化】
任职要求
1、熟练掌握自然语言处理、计算机视觉，强化学习，推荐系统等常用算法，对大规模预训练模型和下游应用，有深入实践者优先； 2、有扎实的机器学习实践经验，熟悉一种主流的机器学习框架（PyTorch，Tensorflow，MXNet等）； 3、熟悉LLM前沿技术，参与过LLM/SD等大模型算法和工程链路研发，有大模型分布式训练、模型…
工作职责
1、负责大模型在风控场景下应用落地，包括在业务场景下模型的预训练、微调、评估、部署，提升模型检测效果； 2、利用LLM前沿技术方向，负责短视频内容生成caption、视频/直播内容理解(风险分级、内容结构化、智能标签/摘要，优质文案)等。
蚂蚁国际ASAP技术部正在寻找有激情并且具有创新能力的算法工程师，通过使用AI技术，推动蚂蚁国际化业务的发展。蚂蚁是一家AI驱动的公司，国际化是蚂蚁当前的重点方向，在这个职位上，你有机会接触到互联网金融、人工智能、国际化这3个当前最热门领域。 1.基于跨境支付、跨境游、境外合作钱包等国际业务场景及特点，设计搜索、推荐及营销引流等算法模型及策略，提升用户体验和转化效果，帮助用户增长及商家成长。 2.全面了解蚂蚁国际业务发展，提供基于机器学习、深度学习、联邦学习、大模型、运筹优化等算法方案解决复杂的实际业务问题。
1. 行业解决方案设计与交付 - 基于阿里云大模型技术（如通义千问），为银行、保险、证券等金融客户量身定制AI大模型解决方案，覆盖AI财富助手、智能客服、智能风控等核心场景。 - 深入理解客户业务痛点，提供从需求分析、技术选型到方案落地的全流程支持，确保大模型技术与金融业务深度融合。 2. 大模型全生命周期技术赋能 - 主导客户侧大模型后训练（Post-training）、领域微调（Domain-specific Fine-tuning）、模型蒸馏（Distillation）及多模态融合优化，提升模型在金融垂直场景的精度及性能。 - 优化大模型训练与推理性能，包括分布式训练加速（如DeepSpeed、Megatron-LM）、显存优化、量化压缩（INT8/FP16）及低延迟推理部署（如vLLM、SGLang）等。 3. 工程化落地与性能调优 - 解决金融场景高并发、高稳定性需求，设计高性能计算架构，优化模型在GPU/TPU集群的训练效率及端到端推理链路。 - 结合金融行业数据隐私与安全要求，设计符合监管的模型部署方案。 4. 客户技术赋能与生态共建 - 面向客户技术团队提供大模型技术培训、实战工作坊及POC验证，推动AI能力在客户内部的规模化应用。 - 沉淀金融行业大模型最佳实践，输出白皮书、案例研究及标准化解决方案，提升阿里云在金融AI领域的市场影响力。
1. 负责搭建面向企业信息服务场景的数据仓库体系，设计高可用、可扩展的数据存储与计算架构，支撑AI搜索产品的多维度数据需求 2. 构建企业关系知识图谱，挖掘企业信息中的人企关系、股权穿透、关联网络等复杂关系 3. 解析非结构化数据（如招投标文件、财报文本），提取商业机会信号与风险特征 4. 搭建覆盖用户行为、搜索质量、商业价值的全链路数据监控系统 5. 与算法团队深度协作，将NLP、知识图谱等AI技术应用于企业信息结构化处理与价值挖掘
1、参与设计基于CV/NLP/多模态算法的内容理解识别方案；负责快手广告视频场景的内容识别与生态治理算法研究及应用； 2、探索风控与广告生态场景的大模型落地方案，应用于生态治理核心业务中； 3、深入理解业务本质，与产品运营配合，持续提升内容识别能力，综合使用多种手段，识别平台内不良内容，解决广告生态体验的问题。