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蚂蚁金服【蚂蚁星】强化学习工程师

校招全职蚂蚁星计划 - Plan A地点:杭州状态:招聘

任职要求


1.有超强的分布式计算相关基础知识和分布式调度、存储、深度学习NLP等方面的优化和性能调优经验;
2.精通至少一种编程语言,如C/C++JavaPython,并具备出色的软件工程能力;
3.对技术保持持续的好奇心,具备快速学习并适应新技术的能力;
4.良好的沟通技巧和团队合作精神,能够与团队成员有效沟通并共同实现目标;

工作职责


蚂蚁集团分布式计算Ray团队,以跟加州伯克利大学RISELAB实验室合作开发的开源分布式计算引擎Ray(https://github.com/ray-project/ray)为通用底盘,打造下一代大规模分布式AI计算基础设施与生态。我们承载了蚂蚁200w+核的在线和离线AI计算任务,支撑着公司内大模型在线服务、在线机器学习、函数计算、离线推理、搜索推荐、图计算、多媒体计算、运筹优化等多种业务场景。
1. 负责AI计算引擎Ray从「通算」到「智算」场景的系统演进;
2.探索Ray及其AI生态在企业内部创新与落地,为公司AI应用发展提供Infra支持;
3.积极参与到Ray开源社区,通过讨论、文档撰写、代码贡献等形式推动Ray在AI及分布式计算领域的发展与创新。
包括英文材料
深度学习+
NLP+
性能调优+
C+
C+++
Java+
Python+
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校招2026届蚂蚁星

AReaL团队聚焦强化学习技术,结合大模型泛化能力,研发开源开放的决策模型和强化学习训练系统,并应用于通用智能体模型和产品。 1. AReaL团队聚焦强化学习技术,结合大模型泛化能力,研发开源开放的决策模型和强化学习训练系统,并应用于智能体方向; 2. 参与蚂蚁自研强化学习推理模型的算法和训练系统研发。

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实习蚂蚁星- Pla

AReaL团队聚焦强化学习技术,结合大模型泛化能力,研发开源开放的决策模型和强化学习训练系统,并应用于通用智能体模型和产品。 1. AReaL团队聚焦强化学习技术,结合大模型泛化能力,研发开源开放的决策模型和强化学习训练系统,并应用于智能体方向; 2. 参与蚂蚁自研强化学习推理模型的算法和训练系统研发。

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校招蚂蚁星计划 -

蚂蚁集团国际AI智能部正在寻找有激情并且具有创新能力的算法工程师,通过使用AI技术,推动蚂蚁国际化业务的发展。全面了解蚂蚁国际业务发展,提供基于时间序列预测、强化学习、大语言模型等算法方案解决复杂的实际业务问题的机会。 1. 基于电商行为、支付等数据,利用深度学习、时序预测等AI技术进行现金流预测和交易量预测,并深度参与时序预测基础模型研发,帮助国际更加安全、高效的进行资金外汇管理; 2. 结合蚂蚁国际资金场景的复杂性,结合强化学习技术设计资金运营决策优化方案和外汇交易策略,达到增收、控风险的目标。

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1.负责具身智能的核心算法研发,聚焦强化学习(RL)与模仿学习(IL)技术,推动智能体在复杂物理环境中的感知、决策与行动能力; 2.设计并实现基于强化学习的端到端训练框架,解决稀疏奖励、多任务学习、长周期规划等挑战性问题; 3.开发高效的模仿学习算法,结合人类示范数据与自主探索策略,提升智能体在真实场景中的泛化性与安全性; 4.针对机器人控制、多模态感知-动作闭环等场景,优化算法在计算效率、实时性与鲁棒性方面的表现; 5.与硬件、仿真团队紧密协作,推动算法在实体机器人或虚拟环境中的部署与验证。