蚂蚁金服蚂蚁集团-AI业务高可用工程师-杭州Z
任职要求
1、三年以上Java研发经验，扎实的Java编程基础，精通io、多线程、集合等基础框架，精通Java EE、SOA、OSGI等相关技术； 2、熟悉K8S开发，并具备一定的云原生运维经验，能处理常规的云原生应用问题，如扩缩容、故障应急等工作； 3、具备大型分布式系统开发及架构经验，熟悉缓存、消息、…
工作职责
1、 负责蚂蚁AI领域的稳定性工作，包括各类模型和引擎的基础稳定性能力建设，应急运维等工作； 2、 负责蚂蚁Tab3、搜索、推荐等业务的底层引擎的稳定性保障工作，包括slo的定制、跟踪、action改进等； 3、 负责组内高可用架构工作，进行业务稳定性和平台的中长期规划，主导技术难题攻关，持续提升系统在大规模分布式系统环境下高并发，保证系统的安全、稳定、快速运行； 4、 负责组内AI场景（短视频、搜推广、大模型业务）的稳定性平台和组件建设，包括运维平台、应急工具、提效能力等方向，通过技术手段解决稳定性问题；
1. 负责AI训练推理服务高可用方向工作，如推理框架、推理在线服务、训练平台、训练框架等。 2. 负责以上平台的集群的资源治理、数字化管理等平台的研发。 3. 通过软硬件协同优化和技术创新，为双11、双12大促，新春红包等重大活动的保障与业务护航。
1. 负责云音乐微服务、可观测性和存储相关中间件的设计与研发工作； 2. 从用户视角解决业务在使用过程中遇到的各种疑难问题，能够挖掘业务实际需求给出中间件的最佳实践与演进方案； 3. 以产品化思维完善中间件相关设计，打造稳定、易用的微服务与中间件解决方案，赋能业务高效创新。
我们致力于打造银行信贷领域的新一代“智能决策大脑”。我们以行业与产业研究为锚点，以数据智能为引擎，深度融合资深信贷专家的经验与海量异构数据洞察，构建面向信贷全生命周期的领域专属决策大模型。 1.主导信贷大模型的后训练体系：通过有监督微调（SFT）、奖励模型（RM）训练、人类反馈强化学习（RLHF）、直接偏好优化（DPO）等领域领先技术，让模型不仅“会回答”，更能“可解释、答得准、判得稳、符合专家直觉”，实现与信贷业务目标的深度对齐。 2.构建垂直领域智能Agent系统的能力：能主导信贷场景下Intelligent Agent的核心框架设计，融合感知、规划、执行与持续学习机制，并通过知识图谱、RAG、NL2SQL等技术打通非结构化知识、结构化数据与自然语言交互，实现从行业洞察、风险画像到决策支持的端到端自动化。 3.打造高质量领域数据飞轮：从零构建面向信贷场景的指令与偏好数据集，设计数据配比、清洗、增强与合成策略，持续提升数据效率与泛化能力——因为你知道，好模型的背后，是更聪明的数据。 4.建立科学严谨的评估体系：构建覆盖准确性、逻辑一致性、风险敏感度、幻觉控制等多维度的自动化评测 pipeline，用数据驱动模型迭代，确保每一个版本都比上一个更可靠、更可用。 5.站在AI+金融的最前沿：紧密跟踪全球大模型的最新进展（如新型偏好学习、多Agent协作等），快速将学术突破转化为业务生产力，解决真实世界中复杂、高 stakes 的信贷决策挑战。同时将领域化的研究转化为高质量的顶会论文，形成持续学术影响力。
我们是淘天集团-1688事业部-AI Pilot团队，负责1688与AI的全面深度融合，在十万亿级别的中国B2B市场中，探索AI Agent/AIGC的前沿技术和广阔应用前景。加入我们，您将： 1. 参与AI Agent/AIGC与1688 用户/商家/商品业务 的深度融合； 2. 参与AI创新业务的探索落地。如AI客服、AI商品、AI导购等，开辟AI电商新模式； 3. 参与1688的AI全链路基础建设。包括不限于：模型部署和训推加速、Agent研发平台、AIGC规模生产等；