蚂蚁金服【蚂蚁星-Plan A】助理研究员-深度学习方向（实习）
任职要求
1. 教育背景优秀，计算机相关专业在读博士或者特别优秀的硕士； 2. 有较好的计算机科学和算法基础，编程能力强，熟练使用分布式训练/推理框架； 3. 有大模型、深度序列模型、深度生成模型、知识图谱等相关技术或者落地经验者优先； 4. 产出需在论文、开源、比赛成绩、项目上满足一下至少两条； ·a、在诸如ICML/ICLR/NIPS、ACL、CVPR/ICCV等会议有相关论文发表者优先； ·b、在顶会组织或者行业组织且有广泛影响的比赛KDDCup、Kaggle并取得前3好成绩者优先； ·c、有开源项目影响力或者参与过开源项目者优先； ·d、有作为主力推动或者参与的有较大影响的项目结果产出。 5. 在大厂有相关实习经历者优先； 6. 较强的表达和沟通能力，工作认真、严谨、敬业。有强烈的责任心和自驱力。
工作职责
蚂蚁集团技术研究院致力于做有用、有想象力的科研，负责探索下一代技术前沿，帮助蚂蚁构建下一代技术发动机。 蚂蚁技术研究院深度学习实验，由在深度学习、大模型领域有广泛影响的学者领衔，致力于下一代高准确性、高效率AGI大模型的探索，实现世界级的技术创新和影响。团队成员深耕深度学习、大模型领域多年，目前多位成员具有上万的学术引用。 实验室技术氛围浓厚，适合有探索和挑战精神的青年才俊。在这里，你有充分的训练资源和数据资源，有专业的讨论和指导，有和世界领先团队交互的机会。在优质的成长环境中，可以让你快速成长。 你将参与下一代AGI大模型的探索和研究工作，包括但不限于算法创新；技术创新论文的撰写；开源对外等。
蚂蚁集团技术研究院致力于做有用、有想象力的科研，负责探索下一代技术前沿，帮助蚂蚁构建下一代技术发动机。 蚂蚁技术研究院深度学习实验，由在深度学习、大模型领域有广泛影响的学者领衔，致力于下一代高准确性、高效率AGI大模型的探索，实现世界级的技术创新和影响。团队成员深耕深度学习、大模型领域多年，目前多位成员具有上万的学术引用。 实验室技术氛围浓厚，适合有探索和挑战精神的青年才俊。在这里，你有充分的训练资源和数据资源，有专业的讨论和指导，有和世界领先团队交互的机会。在优质的成长环境中，可以让你快速成长。 你将参与下一代AGI大模型的探索和研究工作，包括但不限于算法创新；技术创新论文的撰写；开源对外等。
蚂蚁集团技术研究院致力于做有用、有想象力的科研，负责探索下一代技术前沿，帮助蚂蚁构建下一代技术发动机。 蚂蚁技术研究院深度学习实验，由在深度学习、大模型领域有广泛影响的学者领衔，致力于下一代高准确性、高效率AGI大模型的探索，实现世界级的技术创新和影响。团队成员深耕深度学习、大模型领域多年，目前多位成员具有上万的学术引用。 实验室技术氛围浓厚，适合有探索和挑战精神的青年才俊。在这里，你有充分的训练资源和数据资源，有专业的讨论和指导，有和世界领先团队交互的机会。在优质的成长环境中，可以让你快速成长。 你将参与下一代AGI大模型的探索和研究工作，包括但不限于算法创新；技术创新论文的撰写；开源对外等。
蚂蚁集团技术研究院致力于做有用、有想象力的科研，负责探索下一代前沿科技，帮助蚂蚁构建更具竞争力和可持续性的技术生态。 蚂蚁技术研究院数据智能实验室专注于通过下一代数据创新深化AGI前沿，这里汇聚了一群对人工智能充满热情的极客、科学家和工程师，核心成员累计学术引用量过万。 实验室拥有顶级资源支持包括但不限于海量高质量训练数据（万亿级Token，覆盖多领域、多模态）；超大规模算力（万卡级GPU集群，支持分布式训练与高效调优）；与全球顶尖AI团队（如DeepMind、OpenAI等）的深度合作机会等。 你将参与： - 下一代AGI大模型研发 a. 探索更高效的训练架构 b. 突破现有模型的推理与泛化能力 c. 研究多模态、因果推理、强化学习等前沿方向 - 构建新数据范式 a. math/code数据饱和后的后训练时代数据 b. 合成数据，突破全球可用数据上限 c. 多模态数据，构建空间数据与跨模态任务的核心引擎 - 技术创新与开源 a. 撰写高质量技术论文，推动学术边界 b. 构建开源工具链，降低AGI研发门槛 c. 与全球开发者社区互动，分享你的成果
蚂蚁集团技术研究院致力于做有用、有想象力的科研，负责探索下一代前沿科技，帮助蚂蚁构建更具竞争力和可持续性的技术生态。 蚂蚁技术研究院数据智能实验室专注于通过下一代数据创新深化AGI前沿，这里汇聚了一群对人工智能充满热情的极客、科学家和工程师，核心成员累计学术引用量过万。 实验室拥有顶级资源支持包括但不限于海量高质量训练数据（万亿级Token，覆盖多领域、多模态）；超大规模算力（万卡级GPU集群，支持分布式训练与高效调优）；与全球顶尖AI团队（如DeepMind、OpenAI等）的深度合作机会等。 你将参与： - 下一代AGI大模型研发 a. 探索更高效的训练架构 b. 突破现有模型的推理与泛化能力 c. 研究多模态、因果推理、强化学习等前沿方向 - 构建新数据范式 a. math/code数据饱和后的后训练时代数据 b. 合成数据，突破全球可用数据上限 c. 多模态数据，构建空间数据与跨模态任务的核心引擎 - 技术创新与开源 a. 撰写高质量技术论文，推动学术边界 b. 构建开源工具链，降低AGI研发门槛 c. 与全球开发者社区互动，分享你的成果