字节跳动大模型应用算法专家-安全与风控

1、构建业界领先的AI for Security大规模解决方案和架构（例如代码分析、漏洞检测、攻击研判、Oncall）； 2、与跨团队业务方紧密协作，推进大模型在安全领域的深度集成； 3、研究当前最好的算法模型和策略（Agent、后训练），并应用到字节跳动内场生产环境和ToB客户中； 4、团队培养和建设，跨团队、跨职能沟通协调，促进团队和合作方共赢。

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、结合安全业务发展战略，制定AI技术架构或者战略规划，推动业务或者产品能力创新； 2、推动千卡级大模型集群训练与推理体系建设，解决训练或者推理过程中技术瓶颈，为业务场景大模型应用提升效果； 3、有良好的团队管理能力和决策能力，激励团队成员的工作积极性和创造力，促进跨团队协同，营造技术创新氛围； 4、跟踪AI领域的前沿技术和研究成果，应用到实际项目，推动安全AI技术发展。