蚂蚁金服蚂蚁集团-数据技术专家-芝麻信用

1.业务质量保障：负责芝麻信用场景的质量体系建设工作，包括信用/回收/租赁业务的全链路风险保障。深入理解业务逻辑和系统架构，设计并执行高效的质量策略和保障方案，确保业务功能的正确性、稳定性和用户体验，守护芝麻信用的核心价值； 2.搜推效果评测：负责构建和落地搜索/推荐效果评估体系，具备评测集构建、评测分析、问题归因的能力，根据业务场景选取合适的指标，挖掘badcase并给出优化建议，驱动迭代，提升用户满意度和业务目标达成； 3.大模型评测：负责构建和落地大语言模型（LLM）的评测能力，通过科学高效的评估手段，确保商家端和用户端智能助理在核心任务中的能力可靠性、用户体验和商业价值，为LLM迭代提供关键决策依据，驱动AI技术在信用领域的可信、高效落地。

1. 营销循环经济租赁回收阵地C端玩法架构设计与实现，在快速迭代中沉淀抽象以提升研发效率，支撑大促活动，解决高复杂度活动技术课题，协同上下游落地跨团队项目，并保障项目稳定； 2. 围绕租赁行业，通过交易、资金、风控能力，快速迭代，用数据、技术、架构驱动业务效果提升，根据行业特性和客户痛点，快速推演构建面向行业的解决方案落地，帮助业务商业化； 3. 承担系统迭代优化任务，提升业务扩展性、系统稳定性、响应性能等。

1、负责信用相关系统（用户技术/信用支付/信用风控三个方面）的系统架构设计和开发工作，提供复杂系统的设计支持，推动业务DAU和DAP规模化增长； 2、推动信用服务场景化基建落地，通过数字化的方式助力信用服务场景的创新及使用规模的增长； 3、支撑服务亿级用户的高可用应用，包含面向电商大促、活动秒杀等高并发流量场景； 4、负责芝麻分、信用风控等平台能力建设，推动信用域的专有技术课题突破。

1. 深入了解个人信用评估业务，通过引入或者创新前沿的机器学习算法，解决商业场景中的风险问题 2. 负责芝麻信用商业场景算法模型工作，包括芝麻分模型、信用画像挖掘、风险大模型、AutoML、用户自证验真算法、融合风险的搜推算法等； 3. 参与和探索前沿算法在商业智能风险管理领域的应用和落地，包括但不限于知识图谱，GraphML，多模态识别，AutoML等方向 4. 协同业务及策略团队进行业务问题抽象，推动模型技术在业务场景中的应用，并持续推动优化模型算法及性能。