蚂蚁金服蚂蚁集团-大模型应用工程师（风管）-杭州/上海
任职要求
1. 学历要求：计算机、人工智能或相关专业本科及以上学历； 2. 学习能力：对大模型技术和应用有浓厚的兴趣，能主动跟进学习并用于实践； 3. 创新能力：良好的团队协作能力与技术创新意识，能够推动前沿技术在业务中的落地应用； 加分项： 1. 熟悉大语言模型(LLM)技术原理与应用，有Agent系统或多模型协作经验者优先； 2. 具备模型优化、分布式计算等技术背景，能解决大规模模型推理性能问题； 3. 熟悉金融风控领域业务逻辑与技术挑战，有相关项目经验者优先；
工作职责
1. 大模型多智能体信贷风控系统建设 - 构建基于大模型的多智能体(Multi-Agent)风控架构，覆盖信贷审批、反欺诈、风险决策等核心业务场景 - 整合结构化与非结构化数据源，提升风控模型的准确性、可解释性和业务价值 - 负责信贷风控各场景Agent系统的规则设计、业务流程优化，确保与现有风控体系的无缝对接 2. Agent评测与迭代体系构建 - 协同质量团队建立Agent数据合成、管理和评测的完整技术栈 - 协同制定风控场景专用的模型及Agent评估指标，建立生产环境稳定性监控体系 - 构建模型版本控制、A/B测试、灰度发布等机制，保障模型安全迭代与快速上线 3. 技术创新与业务价值实现 - 持续关注大语言模型领域技术发展，评估新技术在金融风控场景的应用潜力 - 将技术研究成果转化为可落地的业务应用，持续提升风控效率与精准度 - 与业务团队深度合作，深入理解金融风控业务需求，推动AI技术在信贷风控领域的创新突破
岗位职责： 1、参与构建LLM在垂直领域的创新应用，设计并落地AI Agent、RAG等解决方案，推动业务场景智能化升级 2、跟踪国际前沿技术动态，通过技术预研和原型验证，持续探索大模型技术的突破性应用方向 3、跨部门协同多团队，制定端到端的大模型应用落地路径，平衡技术先进性与工程可行性
1.参与ai agent产品开发，设计Agent的工作流程和模型之间的交互过程，包括任务规划、工具调用、记忆与上下文管理策略； 2.设计历史记录管理，长期记忆，用户画像体系，长文本知识检索等模块，提升用户体验； 3.构建体系化的上下文工程，沉淀可复用的上下文模板与评测标准； 4.调研、跟踪和使用业界最新的框架和工具，并能在实际业务中落地。
团队介绍：字节跳动技术风险团队，提供变更、资金、运维、蓝军等技术风险领域的基建能力，支撑公司数十条业务线的稳定性建设。同时也在积极探索利用大模型技术，在技术风险领域对基建能力做持续的优化和提升，包括智能化资金核对、发布过程的智能检测等。 1、探索大模型技术在技术风险领域中的落地应用，提供基于大模型的智能交互、根因定位和异常检测等服务； 2、搭建大模型应用的框架，融入技术风险平台，为研发效率提升提供智能服务； 3、持续跟进大模型前沿技术、开源方案及其在技术风险领域的应用。
1. 负责生成式语言模型应用的设计，开发，和落地，为用户使用场景提供更好的体验。 2. 在已部署的大模型服务中，调研不同模型与架构对服务指标的影响。 3. 结合提示词工程 (prompt engineering)，模型微调 (supervised/parameter efficient fine-tuning)，函数调用 (function calling)，配合向量数据库的检索增强生成 (RAG)等大模型技术，研发关键功能，实现稳定，可复现的模型产出。 4. 跟进业界的最新产出结果，根据业务需求，为团队调研引入新的大模型应用场景。