蚂蚁金服蚂蚁集团-智能化大模型应用专家-北京

1、负责支付宝数字化风险防控体系能力的建设，包括数字内容、电商商品、短视频、直播互动等领域，应用大模型（不限于LLM、MLLM、AI Agent等）进行风险防控的能力建设； 2、负责支付宝数字化风险领域面向智能领域的全面升级，设计算法解决方案，解决疑难点问题，规划中长期发展路线，推动算法的长期迭代； 3、根据业务场景制定有效的模型训练方案，解决算法领域相关重/难点问题，协同团队达成相关模型的性能指标，创造业务价值和技术价值； 4、不断探索前沿智能技术，进行重点难点技术攻关工作。

阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增、营销、大模型应用等技术。 团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。 ● 聚焦前沿大模型技术在电商场景的应用与创新，推动商品理解领域的智能化转型； ● 负责大模型算法的研究、优化及落地实施，涵盖大模型后训练、领域专用大模型、多模态大模型、RAG、Agent等前沿技术； ● 针对电商场景，探索并实现大模型在商品属性挖掘以及抽取，结合搜索及商家服务等环节中的应用，全面提升搜索体验与运营效率； ● 深入挖掘行业数据特性，与产品及研发团队紧密协作，将技术成果转化为实际产品竞争力。

1. AI大模型应用探索： 负责推动大规模预训练AI模型在商品运营领域的应用，探索在定品、选品、同品识别等商品相关业务中的创新应用场景。 2. 定品与选品优化： 基于大模型技术，分析商品历史数据、用户需求与市场趋势，推动定品和选品的智能化决策，提升商品推荐与选品效率。 3. 同品识别与归类： 利用大模型技术进行商品同品识别、归类与比对，提升商品库的精准度和一致性，优化商品信息的展示与管理。 4. 数据挖掘与特征工程： 深度挖掘商品数据，提取关键特征，通过大模型进行数据处理、分析与建模，发现商品运营中的潜在问题和机会。 6. 跨部门协作： 与商品、数据、技术、产品等多部门合作，推动AI大模型在商品运营中的实际应用，提升业务流程的自动化与智能化。 7. 技术创新与研究： 关注大模型和商品领域相关技术的发展趋势，跟进前沿技术，提升大模型在商品运营中的应用深度和广度。

1. 负责大模型在金融场景中的交互式对话应用，例如AI电销，提升场景的自动化与智能化水平，提升业务效率； 2. 负责大型语言模型的微调、偏好对齐、知识增强等技术探索，积极跟进AIGC业内应用趋势，包括但不限于RLHF、Long context、RAG、Agent等方向； 3. 与业务、产品团队合作，基于业务需求设计产品、解决方案，并推动其高效实施。