大疆高级机器学习算法专家（大模型&数据技术规划）
任职要求
1.本科及以上学历，具备计算机科学、信息工程、电子工程、机器人学、数学等相关专业背景； 2. 在高质量数据管线、多模态检索系统、数据生成、仿真系统、真值系统、隐私保护等一个或多个技术领域，有深刻理解，有指引团队在某个方向上达到业界领先的实际案例； 3. 具有优秀技术方案规划能力，能够及时跟进业界/学界的最新成果，并和实际业务相结合，设计解决高难度问题的技术方案； 3. 具备较强的动手能力，能够在一个典型业务场景独立完成技术方案的成可行性验证； 4. 熟悉大模型相关技术，对大模型核心技术有深入的理解，包括但不限于模型架构、训练算法、优化策略等，有大模型SFT、RLHF等实操经验；熟悉deepseek、LLama等开源模型；能够基于业务数据进行微调、重训模型，来解决具体业务问题； 5.具备良好的沟通能力和团队合作习惯； 6. 有隐私保护落地经验优先； 7. 有高质量学术论文优先。
工作职责
1. 负责业界/学界SOTA方案调研和原型验证； 2. 结合公司业务规划，探索大模型在数据生成、数据挖掘、数据质量、真值构建、隐私保护等方面的技术方案，解决业务中的痛点、难点问题； 3. 评估不同技术方案的研发成本、收益，给出方案选型建议； 4. 方案落地过程中进行风险把控和方向纠偏； 5. 指导一线工程师解决新方案落地过程中的卡点。
负责高德共享出行业务核心的推荐算法建设、大模型技术落地等，包括但不限于： 1. 推荐算法方向：利用机器学习、深度学习等算法处理海量用户数据，进行高德打车全链路的推荐算法构建和迭代，包括多任务学习、多场景建模、序列推荐、因果推断建模、应答时长预测等； 2. 大模型方向：将大模型技术应用在打车核心链路上，包括多模态大模型、AIGC、PE、SFT、RLHF、高效推理等，提升平台效率和用户体验；
1. 负责业界/学界SOTA方案调研和原型验证； 2. 结合公司业务特点，给出AI Infra建设规划（重点是训练&推理优化）； 3. 针对不同技术方案的成本、收益，给出方案选型建议； 4. 方案落地过程中进行风险把控和方向纠偏； 5. 指导一线工程师解决新方案落地过程中的卡点。
- 信贷风控模型构建与优化：运用大模型技术，设计并搭建信贷风险评估模型，准确预测信贷违约风险。基于海量信贷数据，持续优化模型参数，提升模型的准确性和稳定性，确保模型能够适应不断变化的信贷市场环境。 - 风险策略制定与实施：结合信贷业务流程和风险偏好，制定全面的风险控制策略。利用大模型分析客户行为数据、信用数据等，实现差异化的风险定价和额度管理，有效降低信贷风险。监督风险策略的执行情况，及时调整策略以应对新出现的风险挑战。 - 数据挖掘与分析：从海量的信贷数据中挖掘有价值的信息，通过大模型技术发现潜在的风险因素和风险模式。运用数据分析工具和方法，对信贷数据进行深度分析，为风险决策提供数据支持和决策依据。 - 跨部门协作与沟通：与信贷业务部门、数据部门、信息技术部门等密切合作，确保大模型风控技术与信贷业务流程的紧密结合。为业务部门提供风险评估和风险控制方面的技术支持和培训，提升业务人员的风险意识和风险管控能力。 - 行业动态跟踪与研究：关注国内外信贷风控领域的最新技术和发展趋势，尤其是大模型技术在信贷风控中的应用。研究行业最佳实践，结合公司实际情况，提出创新性的风险控制解决方案，推动公司信贷风控水平的提升。
1、 针对蚂蚁国际海外金融业务发展需求，参与搭建和完善信贷风控模型体系，包括反欺诈、信用评分、客户画像、营销转化、资金预测等； 2、 和业务方沟通需求，针对项目中实际遇到的问题，提出具体可行的算法解决方案； 3、 深度挖掘平台内部数据、合作方数据、以及外部三方数据，通过特征工程提炼和完善风控特征池； 4、 负责信贷风控模型开发部署、应用支持、监控维护和升级迭代等工作； 5、 探索前沿模型算法，并在信贷风控领域进行实践和应用。