蚂蚁金服蚂蚁集团-大模型算法专家（碰一下）-支付技术【智能】
任职要求
研发大模型在支付场景的Agent应用（智能营销决策、自动化运营等）搭建基于RAG架构的支付领域知识问答与复杂预测系统开发多模态商户识别技术（融合文本、图像、时空数据构建商户图谱）设计跨模态表征模型，支持亿级商户经营场景的智能感知与服务优化大模型推理性能与多模态数据处理效率，保障高并发支付场景稳定性技能要求 核心能力：Transformer/BERT/GPT等架构，具备大模型预训练、微调或提示工程经验熟悉多模态技术栈（CLIP/ViT/Diffusion Models），有跨模态检索/生成项目经验掌握LangChain/LLamaIndex等大模型开发框架及LoRA/P-Tuning等高效微调技术
工作职责
团队介绍： 数字支付智能技术团队，专注于支持支付业务的增长（包括线下支付和线上支付）。该职位主要聚焦于支持线下“碰一下”的支付和数字化业务场景，涵盖支付C端增长和支付B端增长，通过算法应用帮助业务提升效率并贡献增量价值，共同创造新的“碰一下”创新赛道。 职位描述： 方向一：大模型技术研发与场景落地基于大模型构建支付场景智能化解决方案（营销策略生成、Multi-Agent协作系统、RAG知识问答等）开发面向支付业务的领域大模型，优化模型推理效率与场景泛化能力 方向二：多模态数据融合与价值挖掘通过多模态技术实现商户POI识别、经营画像构建与场景理解构建跨模态检索与生成系统，提升支付生态数据利用率
1、围绕支付核心服务（如收银台推荐、N设备、资金调度、支付营销等场景）搭建算法&数据画像服务化的框架支撑，推进支付业务算法智能化升级； 2、建设搜索推荐、在线运筹决策、画像理解等智能化工程能力，夯实算法模型迭代、实验、评价、洞察体系，为算法提效； 3、探索支付业务大模型应用底层框架，建设智能体训练、多轮对话、编排执行调度等模块，支付平台运营类、对客类产品业务结合GPT的多Agent建设； 4、深度参与核心功能的设计、开发、测试、上线全过程，以及线上数据分析、功能迭代优化、疑难问题解决过程； 5、理解和掌握业界的java技术常用架构设计、性能优化、高可用保障理念，并能灵活运用于核心链路系统的优化； 6、对现存或未来系统有一定思考，规划形成统一的框架、平台或组件； 7、跟踪前沿技术和理念，用创新的思路方法解决业务带来的技术挑战。通过技术手段驱动业务变化，深挖业务潜力，扩展业务边界。
方向一： 1. 解决数据在业务N场景下的基建问题，充分提升底层数据建设，提升N项目中的数据研发质量和效率 2.解决N项目的数据洞察问题，通过数据的理解分析，发现N项目的可提升点，辅助业务快速提升 3. 解决N项目资产沉淀等问题，为算法和人工策略提供基础，辅助业务在铺设、营销等场景的快速提升 方向二： 1.数据基建：负责支付宝核心支付数据体系建设，解决支付场景下的数据基建问题，提升支付的数据研发质量和效率，使支付数据体系可持续发展。 2.数据洞察：围绕支付业务目标，通过数据分析洞察、构建分析工具，为业务目标达成提高效率；通过统计建模、因果推断、AB实验设计等数据科学方法，在科学量化运营策略效果和价值的同时，产出业务策略优化建议，助力业务目标达成。 3.前沿技术探索与落地：探索大模型等技术在支付数据场景的应用，推动数据分析和挖掘的效能革新。
1、围绕支付业务目标，通过数据分析洞察、构建分析工具，为业务目标达成提高效率； 2、通过统计建模、因果推断、AB实验设计等数据科学方法，在科学量化运营策略效果和价值的同时，产出业务策略优化建议，助力业务目标达成。 3、前沿技术探索与落地：探索大模型等技术在支付数据场景的应用，推动数据分析和挖掘的效能革新。
1、打造支付宝-支付平台数智服务平台，围绕支付核心服务（如收银台推荐、余额、余额宝资金调度等）搭建算法、数据画像服务框架支撑，推进支付业务算法智能化升级方案； 2、搭建支付业务特色算法工程链路，建设在线搜推、运筹优化在线决策等智能化平台，同时负责智能化运营平台能力建设，夯实算法模型迭代、实验、评价、洞察体系，应用到资金通路运筹优化、支付流量分配等模块中； 3、建设支付业务数据服务平台，管理全域支付数据资产，并负责对数据资产提供给业务应用包装服务，包装业务解决方案，组装快速取数、查询、求交、算法训练等模块能力，进阶探索支付数据商业化应用； 4、建设支付平台大模型应用底层框架，建设智能体训练、多轮对话、编排执行调度等模块，支付平台运营类、对客类产品业务结合GPT的多Agent建设；