蚂蚁金服蚂蚁数字科技-数科技术部-AI平台研发工程师
任职要求
1. 3年以上工作经验，计算机、数学等相关专业本科以上学历； 2. 具备Java或者Python语言的开发能力，具备机器学习平台研发经验； 3. 熟悉Spark MLlib、Tensorflow、Pytorch、Caffe等引擎，具有相关引擎研发经验者优先； 4. 熟悉大模型训练框架Megatron-LM/Deepspee…
工作职责
1. 负责商业化的机器学习平台研发；负责相关平台的能力建设、平台运维、质量保障； 2. 负责开发大模型应用和落地相关算法服务和平台，包括不限于大模型训练平台、大模型部署平台、Agent平台、大模型交互平台等； 3. 负责相关的技术预研和创新落地；技术创新如专利、论文的撰写； 4. 负责外部技术影响力交流等。
1. 参与并主导企业级的AI Agent平台型产品需求分析、架构设计、研发与持续迭代演进； 2. 探索智能体商业化，推动智能体在金融、风控、营销、企业服务等To B领域落地并取得业务价值。
1. 负责AI机器学习/大模型研发平台等核心AI平台产品的规划与设计，包括数据处理、训练推理、微调、强化学习以及评测全链路产品，重点服务大模型研发与应用等核心场景，提升AI全流程研发与应用效率； 2. 结合大模型技术，打磨产品能力的同时，探索通过智能化方式解决平台问题，打造业内领先的下一代智能AI平台； 3. 深入挖掘用户需求，结合业内竞品及技术发展趋势，将用户诉求抽象提炼为具有通用性、前瞻性的产品需求，完成方案设计，并以owner心态把控和推动产品进度，确保产品功能按时按质交付，并跟踪效果； 4. 制定产品的市场推广策略，主动跟进市场和客户反馈，闭环产品规划。
1. 按照蚂蚁数科AI产品架构和业务要求，设计AI产品质量保障体系，保障数科AI产品上线质量； 2. 针对AI系统特性进行专项测试方案设计，包含功能/效果的质量保障策略，保障AI系统效果和稳定性； 3. 基于工程和算法团队现有的质效问题给出合理的解决方案，推动项目落地提高交付质量； 4. 通过测试工具、测试技术、测试平台、产品研发测试过程等方面的创新，提升测试效率； 5. 能结合AI行业发展趋势，制定合适的质量技术发展规划，提升团队技术影响力。
1. 定义AI原生范式：拒绝“拼凑式AI”。你需要从底层逻辑出发，思考如何利用LLM、Agent、多模态等技术重构用户交互和业务流程，打造AI-Native的产品体验； 2. 敏锐地市场嗅觉：保持对OpenAI、Anthropic、Google、Meta以及开源社区（Hugging Face, Github）的每日追踪。你不仅要看发布会，更要看懂技术路径背后的商业护城河转移； 3. 技术与商业的“翻译官”：将深奥的算法参数（Context Window, RAG, LoRA, Latency）转化为解决用户痛点的产品特性，平衡技术边界与商业闭环； 4. 敏捷实验与迭代：建立基于数据和反馈的快速原型机制，在AI的不确定性中，通过科学的评测体系（Benchmark）寻找产品的确定性。