蚂蚁金服蚂蚁集团-金融域机器学习专家-杭州【AI Force】
任职要求
1. 硕士及以上学历，数学、统计学、计算机科学、金融工程等相关专业。 2.金融及互联网领域复合型人才，具备对金融和营销数据的敏感度和严谨性，同时具备互联网行业的快速实施和落地能力。 3. 拥有丰富的机器学习、自然语言处理和统计模型建模经验，包括但不限于统计学、深度学习、图学习、自然语言处理、运筹优化、自动机器学习等技术。 4. 有金融行业风险识别或文本挖掘相关工作经验者优先。 5. 具有良好的逻辑思维能力、沟通能力、团队合作精神，以及问题解决能力。
工作职责
1.负责金融域的用户画像、贷后信用评分、金融产品偏好、风险分层等模型建设，并构建完整的建模、评估、上线、迭代闭环链路，推动产品升级和效果优化 2.探索人机协同在金融营销、贷后场景的落地，构建营销话术库、催收案例库，及营销、催收场景的人机协同策略，有效提升人工效率。 3.熟练掌握dpi、sdk等三方数据的使用方式，有丰富的联合建模经验，能够针对实际业务问题，设计合理的三方数据建模方案与评估方式。 4.深入理解客户需求，挖掘平台数据价值，提高优质服务和人群的匹配效率，提升客户对平台的满意度和粘性。
1. 在金融信贷、营销、催收场景下，负责AI-Agent、外呼机器人方向的算法建设工作。 2. 大模型整合ASR、NLP、TTS技术，实现端到端的意图/情绪识别、商机挖掘、风险感知、对话生成，通过多轮对话策略、人机协同实现催收回款、营销转化的提升。 3. 运用大模型、AI-Agent、和传统机器学习等算法能力，解决生成式AI在金融领域的关键算法问题。 4. 紧跟大模型前沿技术的发展趋势，学习、探索，并落地于业务场景，加速算法迭代，全面提升业务效率。
1、负责网商银行数据体系和解决方案建设，赋能业务数字化运营，提升运营效率，保障数据的质量和稳定性； 2、负责业务领域核心数据体系的规划设计。在数据技术上，能结合业界技术探索数据服务的增量。在数据化运营和数据能力产品化上，制定数据技术和服务的策略。包括用户标签体系、数据智能化和自动化体系和实时数据体系的建设； 3、规划设计数据服务工具，提升数据研发的工作效率，搭建数据服务的工具/产品，赋能业务同学和业务产品，灵活支撑业务的创新和探索，让数据价值更浸透； 4、负责数据质量、稳定性等数据管理，数据内部共享融通的数据平台，让数据标准更规范、数据获取更高效。
我们是谁 我们是蚂蚁国际风控团队——既是深耕全球支付安全领域二十年的行业领航者，更是由新生代科技精英组成的创新突击队。以中国智慧筑基，以全球视野拓疆，我们正用智能风控技术来重构行业新生态，为全球200+国家地区的跨境支付和金融服务提供以AI为新底座的风控核心能力。我们的荣誉： 1.iDASH国际隐私计算竞赛冠军 2.新加坡金融峰会大奖AI TOP4 3.乌镇互联网大会精品案例 4.在AAAI、KKD、SIGIR、EMNLP、WWW、ACM等顶会均有论文发表 为何选择我们： 1.核心业务：蚂蚁国际在近年不断开拓的新战场，在欧洲、东南亚、中东、美洲等全球布局并在几乎所有业务域实现了高速增长。作为支付和金融服务的核心能力，蚂蚁的风控能力和AI智能化水平在国内海外都是行业标杆的存在。加入我们，加入职场发展的快车道。 2. 技术空间：跨境支付和金融服务的风控问题涉及复杂的业务形态和行业知识，如何通过AI革命性地改变现有模式是实现普惠服务的关键。我们聚焦于探索和落地大模型和智能体的落地实践，挑战具有全球行业影响力的技术难题，培育面向未来的核心竞争力。 3.国际化机遇：全球范围的AI行业顶尖专家带你成长的同时让你有更多看世界的机会。你可以与全球精英一起共事，团队25%的海外员工；蚂蚁国际在全球20多个国家有办公室，并有充分高回报的海外外派机会。 我们的研究方向： 1.大模型强化学习后训练及复杂推理前沿探索 2.多智能体与复杂任务自主规划能力探索 3.多模态大模型推理决策 4.图像AIGC深度伪造检测 大模型创新应用团队是蚂蚁国际风控的创新前沿，由多个经验丰富的算法工程师组成的精英团队，致力于大模型的创新及其在风控场景的应用。我们希望打造风控推理大模型，并在风控调查，风险定性决策中进行深度探索。这需要建设风控领域行业推理大模型、基于Multi-Agent和强化学习的智能风控决策系统， 分析无代码化AI助手等方面的算法深度攻坚，基于大模型的人工智能体解决实际业务痛点。勇于探索及突破前沿大模型能力边界。 职位描述： 1. 负责大模型技术前沿技术跟踪、创新和落地； 2. 设计并构建风控领域最有效的知识体系、知识图谱等任务，实现风控及相关行业知识的高效注入； 3. 探索并设计风控调查场景下，最优奖励学习和强化学习策略，并协助团队完成风控推理大模型建设； 4. 设计并有效进行多智能体的能力突破，提升多智能体在复杂场景的自主规划能力，高效完成风控调查所需的信息采集和对客交互。
随着ChatGPT产品的发布，大语言模型的开发和迭代吸引了国内外科技公司的广泛关注。除了通用大语言模型，各行各业对大语言模型均提出新的需求和挑战。ChatGPT之后，有许多优秀的行业模型推出，如BloomBerg GPT，ChatLaw，Huatuo GPT等，但在实际应用中，仍然存在着幻觉、toxicity、时效性等问题。对于具体的行业的能力强化，模型更是缺乏优化，如金融领域的逻辑推理和图表理解、法律领域的法律法规检索、教育中的安全问题等。