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蚂蚁金服【蚂蚁星】智能软件工程算法工程师

校招全职蚂蚁星计划 - Plan A地点:杭州状态:招聘

任职要求


1. 计算机/人工智能/分布式系统方向博士学位,顶会论文优先(OSDI、NeurIPS、ICML等);
2. 深度参与过大模型…
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工作职责


我们是蚂蚁集团平台工程与技术风险部,在这里可以应用最前沿的AI技术,实践最扎实的工程平台,参与前沿技术创新,包括代码智能(Code Intelligence)、智能体应用(LLM & Agents)、云原生(Cloud Native)、平台工程(Platform Engineering)、可观测(Observability)等,在双11等海量高并发的极端技术挑战下,构建下一代智能化工程架构。
团队秉承创新精神,在支持业务落地的同时推动技术进步。近三年来,我们在人工智能、软件工程、编程语言等领域的CCF A顶级会议上发表了40余篇论文,并两次获得蚂蚁集团技术最高奖T-Star及一次SuperMA大奖。我们的开源项目CodeFuse在GitHub上已获得超过8,000颗星标(截至2025年2月),并在Hugging Face和ModelScope上的模型累计下载量超过200万次。团队最新的Ling-Coder-Lite开源一周就获得3000+的下载,受到业界广泛认可。
参与蚂蚁集团的 AI 基础设施、平台、应用全栈系统的高可用设计,打造全球领先 AI 原生系统智能容灾与稳定性范式。
方向一、大模型系统韧性架构
- 突破分布式训练中的动态容错与自愈技术,保障超大规模参数模型的持续稳定性
- 构建多模态大推理场景下的智能容灾体系,实现服务能力的无损迁移与快速恢复

方向二、AI-Native 稳定性科学
- 研发大模型驱动的故障预测与决策系统,建立AI系统的自我诊断与修复能力
- 攻克异构算力环境下的服务一致性难题,设计自适应资源调度框架
方向三、前沿探索与范式革新
- 推进LLM与系统架构的深度协同,重构AI全栈系统的可靠性理论体系
包括英文材料
分布式系统+
学历+
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在数字经济浪潮中,蚂蚁终端安全团队始终站在攻防对抗的最前线,直面黑灰产技术挑战,深耕金融级复杂业务场景,构建了业界领先的端边云一体化智能风控体系。我们是蚂蚁集团大安全生态的尖刀部队,依托动态对抗、智能协同与可信计算三大核心能力,将安全防线从云端延伸至终端硬件底层,守护亿级用户的账户与资金安全。面向智能化时代,期待你的到来,用代码构筑数字世界的铜墙铁壁,以技术创新重新定义安全的边界,探索基于大模型驱动的智能化攻防对抗系统研发。如果你渴望在真实攻防中锤炼技术,在生态级项目中见证影响力,这里将是你职业生涯的高光起点。 1.系统级攻防技术突破,深度研究Android/iOS/HarmonyOS内核安全机制,构建面向智能终端的新型攻击面矩阵,涵盖硬件层、系统层、应用层三维攻防体系,持续跟进业界最新系统上的安全机制,并探索攻击和加固手段; 2.攻防能力业务化落地,具备安全业务思维,能将攻防研究的成果能转化为业务结果,帮助提升终端的整体防护水位; 3.智能化对抗系统建设,搭建大模型驱动的智能化攻防对抗平台,实现风险智能化感知、智能分析、策略持续优化的正向循环的对抗新体系。

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我们负责蚂蚁集团内基础人工智能技术的研发与创新,致力于通用人工智能的实现。研究范围涵盖广泛,不仅包括语言大模型、多模态大模型等前沿的大模型技术,也深耕优化算法、知识图谱等基础AI方向。我们自主研发并开源了百灵大模型系列,旨在打造更高效、更通用的AI技术底座。我们积极推动开放协作的AI生态建设,通过技术共享、产学研合作等方式,促进人工智能技术的普惠发展,推动AI技术在各行各业的深度应用。 1. 负责研发大语言模型预训练技术,如高效的新型llm模型架构、长窗口训练技术、pretrain scaling law、高效预训练策略等。 2. 负责研发基于强化学习的推理模型,如大规模强化学习、新型RL算法、testing time scaling等。

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作为蚂蚁集团的核心大模型部门,我们专注大语言模型的技术攻坚与创新突破,致力于推动通用人工智能(AGI)技术的实质性进展。团队聚焦LLM后训练方向,包括模型对齐、高阶推理、安全可控等,持续完善智能系统的认知深度与可靠性。目前部门拥有数万张显卡资源,并且仍在持续加大投入,为探索模型能力边界提供坚实的保障。在追求AGI的道路上,我们始终秉持蚂蚁集团的技术务实基因,通过扎实的底层创新推动智能技术的产业落地。 1. 研发万亿参数LLM基模架构:大语言模型(LLM)后训练(post-train)全流程优化,设计高效分布式训练方案,进行十万亿token级别的超大规模训练,包括但不限于通用能力提升、安全对齐等方向; 2. 奥赛级别的LLM各项能力建设,迈向真正的AGI:前沿的高效强化学习算法设计,实现并应用SFT/RLHF/DPO/PPO/GRPO等算法,研发训推一体的大规模强化学习训练框架,探索多目标奖励模型、过程监督等前沿技术,提升模型在指令遵循、逻辑推理、多任务泛化等方面的性能; 3. 扩大工业与学术影响力:开源LLM模型及核心技术,发表顶会论文,贡献核心开源项目。

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团队主要负责蚂蚁集团大语言模型的语料优化,涵盖数据扩源、数据质量提升、合成语料、数据利用方式优化、数学/代码/推理/对话能力提升等多个方向。我们致力于通过数据驱动的方式打造业界一流的语言基座模型。 1. 负责大语言模型各阶段训练语料的优化工作,包括预训练、后训练、强化学习训练阶段,具体的工作包括体系化地扩展各类型的数据、定义并迭代优化数据质量、建设高效的合成语料技术、优化高质量数据筛选策略、优化数据配比及训练策略等; 2. 负责端到端地优化基座模型的各项关键能力,包括数学、代码、推理、对话等能力,具体工作包括扩展各能力相关的语料、定义并迭代优化数据质量、针对性地合成相关语料、优化高质量数据筛选策略、优化各阶段数据配比及训练策略、优化评测方式等; 3. 负责研发语料优化相关的基础设施,包括研发高效的数据处理算子及链路、构建数据标签体系及标注模型、探索数据与模型效果的关系、设计数据效果评估机制等; 4. 跟踪和研究大模型领域的前沿技术方向,包括但不限于语料优化、预训练和后训练算法、知识增强、数据合成等,推动技术创新并应用到基座模型训练中。

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