蚂蚁金服研究型实习生-AI智能体
任职要求
1. 拥有计算机科学、软件工程、数理统计或其他STEM相关专业的学术背景。 2. 具备良好的分析和问题解决能力、优秀的工程素养，能够快速进行选型判断，独立思考和解决实际问题。 3. 具备出色的团队合作能力和沟通能力，能够与业务团队、产品团…
工作职责
研究领域： 人工智能 项目简介： AI智能体以强大的自主规划执行能力和广阔的应用前景引发了科技界的密切关注和巨大投入。本项目重点关注智能体的能力突破，在以下领域深耕创新、探索前沿，打造Agent Native Model和AI Native的智能体产品。 1. UI Agent：AI自主完成复杂的Phone/Computer/Browser Use任务 2. 深度研究：AI自主完成通用的深度研究型的任务，动态规划、灵活调用多种工具或智能体 3. 安全深度分析：深入理解安全风控领域的任务要求，掌握领域工具，提供专业深度的分析、提前发现风险/治理漏洞
研究领域： 人工智能 项目简介： 蚂蚁国际当前处于全球化和AI规模化应用的战略关键节点中，为支持多条业务线的业务规模化增长，蚂蚁国际风控致力于AI的创新及其在风控场景的应用。应用场景包括但不限于基于多智能体的风控决策系统， Deepfake识别，风控深度推理大模型等解决实际业务痛点。团队鼓励创新，勇于探索及突破前沿AI能力边界。 1.负责foundation model和生成式AI智能体构建，追踪业界文本生成、思维学习、内容理解等方向的最新技术，极致优化预训练、微调、领域知识注入、RLHF、RM、AI可解释能力。 2.负责AI技术前沿技术跟踪、创新和落地，例如，利用意图理解、图文理解等构建新一代的生成式审核机器人与辅助系统，运用反馈标注、知识体系建设、知识图谱构建等任务；利用多模态技术对图像、文本、结构化数据进行融合学习，致力于挖掘风控场景问题并全面提升风险运营效率，并帮助实现对合规、欺诈、洗钱等风险的高效管控。 3.深入跟踪调研前沿技术方向 ，包括但不限于 NLP/CV/多模态/智能体等，并适时进行技术分享。推动相关领域技术创新，进行专利申请和学术文章发表，产出至少一篇CCF-A以上论文。
1. 设计并优化职能Agent架构，包括但不限于内部业务知识利用，Agent记忆、上下文工程、工具调用、多智能体协作等，打造AI数字员工，提升职能团队整体工作效率。 2. 参与Agent模型训练过程，包括业务场景相关的SFT数据合成、Agentic RL等，设计高效的策略优化算法，结合私域知识、公域知识、历史经验等信息，通过稳定的Agentic RL，提升Agent多轮交互能力，实现AI数字员工与职能团队的协作效率提升，撰写顶会论文并进行业务落地。
研究领域： 自然语言处理 项目简介： 奖励模型（Reward Model）直接定义了AI智能体的“价值观”，决定了其行为优化的方向。在国际钱包和商服场景，一个高效的奖励模型能够引导智能体学习以达成业务目标（如提升用户满意度、缩短解决时长、提高问题解决率）为核心的对话策略，是让AI从“能聊天”变为“会办事”的关键。
【课题说明】 Agentic Search是以大模型为核心，具备自主感知、推理与行动能力的搜索新范式。它通过理解用户复杂意图，动态规划搜索路径，主动调用多种工具和数据源，持续优化结果推荐与交互体验。本课题旨在研究和构建面向美团App本地生活服务的Agentic Search系统，探索其在多轮对话、复杂任务分解、实时信息整合等场景下的关键技术与应用价值，推动本地生活智能搜索技术的创新升级。 【建议研究方向】 1.意图理解与任务分解：探索大模型在复杂用户需求下的多意图识别、任务分解、子任务规划能力，提升系统对复合型检索场景的适应性和响应能力。 2.多轮工具调用技术研究：赋予LLM长链路的多轮工具调用能力，打造基于强化学习等前沿技术的LLM后训练方案，提升多轮调用时的精确性及用户的实际交互体验。 3.增量学习训练技术探索：针对本地生活场景中数据不断更新的特点，运用增量学习技术，使 AI 搜索模型能够快速适应新数据。 搜索结果可解释性提升：探索基于大模型内容深度理解与推理的可解释理由生成，增强用户对搜索结果的信任感和透明度。