蚂蚁金服蚂蚁集团-大模型应用算法-杭州
任职要求
1.计算机科学、运筹学、人工智能等相关专业硕士及以上学历，具备扎实的机器学习理论基础； 2.精通以下至少两个技术方向： 大模型Agent技术栈（ReAct、AutoGPT等范式，LangChain开发经验） 深度强化学习算法（PPO、DQN、SAC等）及分布式训练框架 复杂系统建模与优化（MDP、POMDP建模经验） 大规模深度学习系统开发（TensorFlow/PyTorch分布式训练） 3.具备智能决策系统实战经验，有以下经历者优先： 主导过基于LLM的Agent系统在金融场景的落地 发表过ICML/NeurIPS/ICLR等顶会相关论文 4.熟悉金融业务特性，能设计符合监管要求的可信AI优化方案； ---加分项--- • 有基于大模型的序列决策优化、动态环境建模经验 • 掌握多智能体强化学习（MARL）在分布式系统中的应用 • 熟悉运筹优化与神经网络的融合方法（神经动态规划、神经启发式搜索等） • 具备亿级参数模型训练调优经验或大模型Agent编排系统开发经验
工作职责
1.围绕蚂蚁信贷业务场景中的复杂优化问题，构建融合大模型Agent技术的智能决策系统，结合深度强化学习、动态规划等算法实现业务策略的自主演进与精细化运营； 2. 研发面向金融场景的大规模混合优化求解框架，集成深度学习表征学习、大模型推理优化等前沿技术，打造新一代智能优化算法引擎； 3.探索大模型Agent与运筹优化的深度融合，通过LLM驱动的自动化建模、强化学习策略迭代等技术突破传统优化边界； 4.构建跨领域协同创新机制，推动AI Agent技术与风控策略、资源调度等业务系统的端到端整合。
1、负责淘天自营业务AI大模型的应用和研发工作，深度参与商品全链路智能运营工作、研发基于大模型的内容生成、优化的各项工作，参与ai助手和agent建设，负责大模型结合搜推相关的场景落地。 2、负责大语言模型、多模态大模型的预训练、持续训练、SFT、RLHF等技术，持续提升模型在业务场景应用的效果。 3.、深入分析业务需求，通过技术手段提升作业效率与用户体验，和工程侧同学一起探索AI相关创新产品。 4.、持续关注行业内人工智能技术的发展趋势，引入前沿技术并进行创新应用。
阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增、营销、大模型应用等技术。 团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。 ● 聚焦前沿大模型技术在电商场景的应用与创新，推动商品理解领域的智能化转型； ● 负责大模型算法的研究、优化及落地实施，涵盖大模型后训练、领域专用大模型、多模态大模型、RAG、Agent等前沿技术； ● 针对电商场景，探索并实现大模型在商品属性挖掘以及抽取，结合搜索及商家服务等环节中的应用，全面提升搜索体验与运营效率； ● 深入挖掘行业数据特性，与产品及研发团队紧密协作，将技术成果转化为实际产品竞争力。
1. 参与大模型Post-Training（SFT, RM, RLHF等）算法的研发与迭代，深入研究并解决训练过程中的效率瓶颈与收敛性问题，持续提升模型的逻辑、推理及生成能力，直接对用户体验负责。 2. 探索并实践面向各领域的高质量数据自动化合成技术（如Self-Instruct, Constitutional AI等），设计并构建高效、可扩展的线上数据飞轮（Data-Flywheel）闭环系统，实现模型能力的自我迭代与增强。 3. 与产品、工程团队紧密协作，洞察并挖掘LLM在企业垂直场景的巨大潜力，参与从0到1的创新产品孵化，推动技术成果的商业化落地。
1.数据整理与分析：负责收集、整理征信、信贷、司法领域的资料，对数据进行清洗、标注和分类，确保数据的准确性和可用性，为模型训练提供高质量的数据基础； 2.模型调优与评估：基于现有大模型架构，针对信用管理对话场景，通过调整模型参数、优化训练策略等方式，提升模型对征信、信贷相关问题的理解和回答能力，确保输出的准确性和专业性；运用各种评估指标，如准确率、召回率、F1 值等，对模型效果进行客观评估，及时发现问题并提出改进方案； 3.对话策略制定： 深入理解征信知识和客户需求，结合模型特点，制定合理的对话策略，包括问题引导、答案推荐、情绪安抚等，使客服对话更加自然、流畅和高效，提升客户满意度；根据业务发展和市场变化，及时调整对话策略，确保模型能够适应不断变化的客户需求； 4.知识库建设与维护：协助构建和维护征信知识库，将征信基础知识、信贷知识、司法知识、常见问题解答等内容进行系统整理和更新，为模型提供丰富的知识支持，确保模型能够快速准确地回答客户问题；定期对知识库进行审核和优化，确保知识的准确性和时效性。