蚂蚁金服蚂蚁集团-AI工程研发专家-企业信用
任职要求
1. 具备以算法为基础的工业级应用(包括但不仅限于以下之一:智能助理、智能客服、智能营销、搜广推系统、知识图谱、通用Agent产品等)3年及以上服务端开发经验,熟悉基于GPU/异构计算的大规模算法推理架构设计和实现如广告系统、推荐引擎或生产级大模型应用技术如Prompt、RAG、Agent等; 2. 具有扎实的Java功底,掌握JVM的原理和调优,具有较好的Java IO、多线程、网络等方面的编程能力;熟悉Spring、MyBatis等常用Java框架,对其运行原理有较好的理解,熟悉常规的分布式架构,熟练掌握常用的数据库、缓存、消息队列、RPC等,了解具体使用场景、性能区别与优缺点; 3. 具备较强的表达沟通能力和项目管理能力,能独立进行规划并运用各种资源推动落地,拿到业务结果。具备良好的问题发现和解决能力,能够独立分析和解决复杂问题。热爱技术研发,具有快速学习能力,注重代码质量,有良好的软件工程知识、CI/CD经验和编码规范意识。 4. 有通用Agent产品、AI图像编辑、AI开发框架如LangChain、Dify等的核心逻辑实现经验优先;
工作职责
1. 负责或参与芝麻企业信用业务场景中算法能力的工程化落地和基于算法能力的智能服务系统架构设计、技术方案文档输出、评审、核心模块开发和完整执行; 2. 负责或参与线上系统的日常维护、问题排查和性能优化,通过系统架构优化、监控体系建设等各种技术手段保障和提升系统稳定性与用户体验; 3. 持续学习和跟进行业前沿的机器学习系统、AI Infra、大模型应用技术等,并在指导下将其应用于实际工作中,以提升产品效果和研发效率。 4. 优化和迭代算法工程开发规范和流程,组织技术分享与代码评审等不断提高团队技术水平。
1、业务产品迭代:协作团队高效完成需求交付,有效支撑业务。 2、前端架构优化:参与设计AI友好的项目架构,并通过测试驱动的方式逐步升级历史项目。 3、AI工具链建设:参与前端AI研发工作流的建设,包括LUI/工作流/子系统集成。
1. 基于业务场景抽象运营和产品的业务逻辑,应用机器学习、专家系统、运筹学等技术构建流量运营算法体系并能产出架构和核心系统实现方案;对业务整体的用户增长、留存、用信增信、产品优化等场景中提高画像能力,用户体验、流量利用效率; 2. 与各不同职能角色沟通、为推荐、广告业务方向和产品设计以及流量和画像等技术体系提供有价值的算法视角输入,通过专业能力帮助团队和业务铺路搭桥,并推动内外部资源发现和解决问题,为最终目标负责; 3. 持续学习和跟进行业前沿的推荐系统、广告系统、结合大模型的应用技术等,并探索出将其应用于实际工作中的路径,指导团队在此方向的中长期路线。鼓励并支持将研究成果沉淀到系统内并产出技术文章、专利和学术论文; 4. 主导技术方案评审,建立算法研发规范与质量把控标准,承担相关方向的算法研发质量和项目管理,与团队成员分享经验和推动执行,帮助团队成长。
1. 基于业务场景抽象智能营销技术逻辑,应用机器学习、专家系统、运筹学等技术构建流量运营算法体系并能产出架构和核心系统实现方案;从业务整体的用户增长留存生命周期、产品功能迭代等场景中提高画像精准度、用户体验、流量利用效率; 2. 与各不同职能角色沟通、为推荐、广告业务方向和产品设计以及流量和画像等技术体系提供有价值的算法视角输入,通过专业素养、管理技巧等各种能力发挥内外部资源帮助团队和业务发现和解决问题,为最终目标负责; 3. 持续学习和跟进行业前沿的推荐系统、广告系统、结合大模型的应用技术等,并探索出将其应用于实际工作中的路径,指导团队在此方向的中长期路线。鼓励并支持将研究成果沉淀到系统内并产出技术文章、专利和学术论文; 4. 主导技术方案评审,建立算法研发规范与质量把控标准,承担相关方向的算法研发质量和项目管理,与团队成员分享经验和推动执行,帮助团队成长。
1. 基于业务场景抽象产品和技术逻辑,负责或参于设计算法机制从多种有业务属性的数据中挖掘企业/个体户特征,应用机器学习、深度学习、专家系统等技术实现信用评价、信贷反欺诈等场景的算法体系构建; 2. 研发实现SOTA水平的异常检测模型、图模型等在企信风险评估场景上的落地,深入理解业务场景,设计和迭代风险定价、额度策略等核心模块; 3. 构建用户风险画像量化评估体系、风险分析指标体系等,优化特征工程与模型迭代流程,建设动态策略调优系统; 4. 探索大语言模型(LLM)在智能尽调、风险预警、特征构建、策略迭代等场景的创新应用;构建可解释性AI(XAI)体系,输出可信的风险决策依据;