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蚂蚁金服【蚂蚁星】风险AI科学家

校招全职蚂蚁星计划 - Plan A地点:杭州状态:招聘

任职要求


1.有大模型项目研究经验;
2.有顶会论文发表经历;
3.有全国性质的数学竞赛、建模竞赛获奖经历。

工作职责


1.参与人维度决策大模型的应用‎研发和效果优化;
2.‎研发、探索SFT/RLHF方向前沿算法、框架,持续提升现有算法的效率与效果。;
3.对现有模型进行性能优化,包括提升推理速度、降低计算资源消耗等;
4.收集、清洗、标注、合成增强等方式构建大规模数据集,用于模型训练。
包括英文材料
大模型+
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作为蚂蚁集团核心安全数据中枢,我们构建金融级全域智能安全防御体系,深耕风险防控、数据资产保护、网络攻防对抗、内容生态治理等关键领域。依托EB级全域安全数据资产与万亿级实时计算能力,为集团数字支付、数字互联生态、数金业务矩阵(网商银行、财富管理、保险科技)、数字科技输出及全球化业务提供全链路安全赋能。 我们依托先进的大数据分析技术和机器学习算法,深度挖掘数据中潜藏的风险与威胁,通过智能预测与主动防御机制,实现安全事件的精准识别与快速响应。持续追踪前沿技术发展,整合大数据、大模型和AI生成技术,成功打造了规模超千亿的多模态安全训练数据集。这些高质量数据集已成为集团大模型安全基础训练语料,广泛应用于大模型安全防御、大模型去毒及身份核验等关键安全领域。加入我们,你将有机会投身于前沿技术的研发与应用,亲身探索全球领先的科技创新成果。我们不仅提供行业领先的薪酬福利体系,更致力于为你营造专业、开放且富有活力的工作氛围。如果你对安全技术与数据应用怀有热忱,渴望在充满创新机遇与专业挑战的环境中实现职业成长,我们诚挚邀请你加入安全大数据技术团队!让我们携手共建智能安全新未来! 1.负责设计先进数据评估方法:创建科学指标体系与测量工具,评估数据质量、贡献度与分布特性,为AI模型优化提供明确方向。研究数据的重要性与影响,探索动态数据价值量化技术(如Shapley值、类边际贡献算法); 2.负责数据驱动决策支持:利用统计学、机器学习与实验设计方法,构建逻辑推演与预测模型,提供数据洞察与业务指导; 3.大规模数据优化:从海量数据中发现异常模式与长尾现象,开发动态数据增强与去噪技术,突破数据复杂性极限; 4.前沿应用研究:探索自监督学习、强化学习等前沿技术领域的数据应用,将数据科学引入学术与工业无人区。

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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

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作为蚂蚁集团核心风控技术部门,我们专注于解决业务风险相关的技术挑战与系统建设,覆盖资金安全、数据安全、大模型安全、反洗钱及数字化业务风控等领域。这些业务场景因强对抗性、风险形态多样化、高时效性要求等特性,对技术规模性、系统复杂度、性能极限、智能化水平及可扩展能力提出跨维度挑战。 技术沉淀与突破: 过去数十年,团队基于特征工程、策略体系、模型算法及数据驱动框架,构建了具备行业领先水平的智能风控基础设施,持续守护超大规模业务的安全运行。 未来方向与目标,在大模型技术驱动的新阶段,我们计划联合顶尖人才突破以下核心方向: 大模型驱动的风控基建:研发生成式AI为核心的智能引擎,提升风险识别与对抗能力; 自主进化的防御体系:深度结合业务理解与模型技术,构建风险防护、用户行为分析、产品风险识别的核心能力; 技术前沿探索:攻坚大模型在风控场景中的安全应用、动态对抗机制及可扩展性难题; 我们期待与具备顶尖技术视野与工程能力的候选人合作,共同定义下一代智能风控的技术标准。 结合安全各种风险场景,如黑产攻击,风险防控,权限管理,多模态内容理解,进行大模型算法/工程/应用的全栈/全流程建模,选型,设计,研发,和优化,并在基础设施或者应用有所创新和突破(如Prompt自动优化,SFT自适应,分布式训练编译调度,黑产对抗的强化学习,防控特征/策略的生成,面向对抗的多模态算法/系统设计和优化等)。

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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。