得物AI平台开发工程师（风控）
任职要求
任职要求 教育背景 ：计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历。 技术能力 ： 1、精通Python/Java/Go等至少一门开发语言，熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架。 2、具备AI平台开发经验，深入理解Dify、Coze、百炼等主流AI平台特性。熟悉AI模型训练、部署、监控全流程，有平台性能优化经验者优先。 3、熟练掌握RAG（检索增强生成）技术栈，包括向量数据库构建、语义检索优化等。 4、对大语言模型（如GPT、LLaMA等）技术原理有一定了解，具备一定实际场景微调经验。 5、熟悉Model Context Protocol（MCP）的应用开发 ，有基于MCP协议开发Agent工具（如自动化流程、智能体服务）经验者优先。 项目经验 ： 1、主导或参与过AI平台开发项目，有分布式系统…
工作职责
1、负责AI平台核心模块的设计、开发与迭代，构建高可用、高性能的AI开发与推理平台。 2、负责优化AI平台功能与用户体验，提升开发者效率。 3、针对AI平台的计算资源、模型推理性能进行调优，解决高并发场景下的稳定性与延迟问题。 4、主导或参与大语言模型的微调（Fine-tuning）、RAG知识库构建、Prompt工程优化及模型效果评估，提升模型在实时性、准确性和可解释性上的表现。 5、基于大语言模型（LLM）的实际业务场景（如智能问答、知识库应用、自动化流程等），完成模型服务化落地与性能优化。
1.参与金融风控大模型方案的设计、研发和优化。利用大模型技术，研发融合海量金融风控场景特征+样本+模型知识的通用基座大模型，提升大模型在金融场景的风险识别效果； 2.参与金融风控大模型预训练、后训练与上线部署，提升大模型落地效率和效果； 3.响应客户需求，协助完成大模型风控建模需求，确保模型在不同金融场景中的高效适配； 4.分析和处理大规模金融数据，提取有效特征以支持大模型训练和评估； 5.与团队成员合作，撰写行业标准和技术文档，分享研究成果和最佳实践，持续提升大模型行业影响力； 6.跟踪金融科技、大模型和机器学习领域的最新进展，持续提升大模型性能和创新能力。
1、参与蚂蚁国际风控基础平台体系化建设，专注于数字化风控服务及智能风控平台等技术的研发； 2、负责平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等工作； 3、帮助团队攻克各种高并发、数据隔离、系统解耦等方面的技术难关，保障和提升海量数据应用系统的性能和稳定性； 4、关注前沿技术方向发展，比如大模型、机器学习、图数据库、大数据技术等，前瞻性地探索新型风控系统的架构设计，并推动落地。
项目简介 我们在做一套面向创作者与玩家的 AI 驱动 UGC 平台：支持关卡/脚本/素材的在线创作与分发，内置智能生成、审核与协作能力。你将从 0→1 共建核心后端，包括内容存储、实时协作、生成任务编排与审核、安全风控与运营后台等。 负责后端核心模块的架构设计与开发（用户/作品/发布流/评论与审核/计费与权限等）； 搭建实时能力：联机协作/作品预览/在线游玩所需的 WebSocket/gRPC/事件流； 建设 UGC 内容安全与审核（文本/图片/音频/脚本）：策略配置、人工+AI 联动、申诉流程； 以敏捷迭代面向 MVP：快速拆解需求、度量与回滚、数据驱动优化； 推动工程效率与质量：利用 AI 编程工具进行脚手架生成、重构、单元/集成测试补齐与文档生成； DevOps 与稳定性：CI/CD、可观测性（日志/指标/Tracing）、容量与性能优化、成本管控、基础安全。
1. 负责淘天内控平台的技术系统设计与核心功能开发，运用大模型（LLM）、机器学习等AI技术，系统化防控资金、业务流程、合规等复杂风险，目标是挽回数亿级资金损失。 2. 深度参与下一代智能风控引擎的研发，将AI模型与实时策略深度融合，打造高并发、低延迟的决策系统，保障双十一等大促场景下的极致稳定性与精准性。 3. 针对内控风控这一高专业性场景，探索并落地大模型的领域后训练（Post-training）、指令微调（SFT）、检索增强生成（RAG）等前沿方案，持续提升模型在风险识别、归因分析、合规判断等任务上的准确率与可解释性。 4. 主导企业级AI应用的开发与落地，通过构建AI Agent、智能工作流（Workflow）和知识库引擎，重塑风险的主动发现、智能分析与自动化治理方案，打造行业领先的AI内控产品。 5. 持续跟踪大模型（LLM）、多模态、Agent框架、模型对齐与安全等前沿AI技术，并推动其在内控领域的创新应用与业务价值转化。