蚂蚁金服蚂蚁集团-数据质量-数字医疗技术
任职要求
1、计算机、信息、人工智能、数据等相关专业本科及以上学历，有丰富的大型软件项目经验； 2、具备扎实的计算机基础知识，熟练掌握至少一种主流编程语言和分析语言，能独立设计并完成测试工具或模型开发的要求； 3、熟悉LLM算法研发流程，熟悉大模型中prompt工程、RAG、SFT、Agent构造等方向的工程实践，对生成式内容、LLM链路分析、向量搜索、多轮交互、多模态交互的效果评价有探索或了解；具备算法训练和精调的能力，以构建专业领域模型和被测模型进行对抗；对数据和特征敏感，具备分析能力，能白盒分析的算法工程链路进行归因； 4、优秀的沟通和团队合作能力，能从结合算法工程的研发动线，对流程和效率的改善提出落地方案，能守住风险底线，能够在复杂的局面下带领团队分阶段拿到最佳结果； 5、具备大型和复杂技术架构和平台的质量保障经验，并有相应的质量保障策略和质量技术实践者优先； 6、有医疗业务经验者优先，有多模态算法经验者优先，有用户增长、营销算法、搜索、推荐、广告、AI引擎、大模型等领域经验者优先。
工作职责
1、负责支付宝的个性化AI产品体验以及基于最新的大模型等AI技术构造下一代的智能化产品的质量保障工作，确保在医疗场景中的应用效果和安全； 2、工作内容包括不限于 持续集成体系、质量平台开发、专业领域模型训练、算法评测、线上问题归因分析等，推动架构、技术、工具和流程的改进和创新，多工种配合，提升整体研发和交付的效率； 3、在算法工程架构、质量平台、团队技能和人员等方面进行有前瞻性的布局、规划和建设，构建高品质的稳定性保障能力，有质量技术方向的创新。
1. 负责大模型（LLM）预训练阶段的数据处理工作，包括数据收集、清洗、去重、标注、格式转换及质量评估。 2. 针对多模态（文本、图像、语音等）或垂直领域数据，设计高效的数据处理流程与标准化方案。 3. 分析数据分布特征，识别并解决数据偏差、噪声等问题，确保训练数据的多样性和高质量。 4. 开发自动化数据处理工具与脚本，优化数据清洗、标注及质量评估的效率和规模化能力。 5. 与算法团队紧密协作，根据模型训练需求定制数据策略，提升预训练效果。 6. 跟踪学术界与工业界前沿数据处理技术，沉淀技术文档与最佳实践。
团队介绍 支付宝医疗质量技术团队，负责解决能力建设、项目交付到产品运营过程的技术风险和交付效率问题，支撑医疗业务目标顺利达成。 职位描述 1、负责医疗业务域的工程质量。以缺陷、线上问题、故障体系牵引技术风险改进，防止功能问题、稳定性风险、资金安全风险等导致交付失败或业务流失。 2、工作内容包括不限于质量工具开发、测试回归体系、变更管控验证、线上监控应急、风险分析挖掘等，推动架构、技术、工具和流程的改进和创新，在保障技术风险底盘的基础上，提升整体研发和交付的效率； 3、在技术架构、工具平台、团队技能和人员等方面进行有前瞻性的布局、规划和建设，构建高品质的稳定性保障能力，有质量技术方向的创新。
1. 深入发掘和分析业务需求，撰写技术方案和系统设计； 2. 参与技术方案和系统设计评审；把握复杂系统的设计，确保系统的架构质量； 3. 系统核心部分代码编写；疑难问题的解决； 4. 对现存或未来系统进行宏观的思考，规划形成统一的框架、平台或组件； 5. 指导和培训工程师，让团队成员在你的影响下取得成长； 6. 为团队引入创新的技术、创新的解决方案，用创新的思路解决问题； 7. 维护和升级现有软件产品和系统，快速定位并修复现有软件缺陷。
1. 参与医学大模型智能标注平台的全生命周期开发，与医生团队深度协作，理解临床需求并转化为技术实现，提升大模型数据质量。 2. 设计并实现高效、可扩展的标注系统架构，支持文本、交互式对话、医学影像（如DICOM）等多模态标注需求。 3. 开发智能预标注功能，集成大模型能力（如医学实体识别、影像分割）提升标注效率，并优化人工修正流程。 4. 构建自动化数据质检机制，确保标注数据符合医学逻辑（如诊断一致性、术语标准化），减少人工审核成本。 5. 设计标注数据分析看板，实时监控标注效率、质量波动及医生参与情况，为数据优化提供决策支持。