蚂蚁金服蚂蚁集团-大模型算法专家-杭州/上海
任职要求
1.具有以Agent、Agentic RAG为基础的智能助手类产品的实际研发工作经验，有大规模项目案例落地经验优先。具备大语言模型从数据集构建到产品落地的经验，具备优秀的算法抽象能力，能够将业务场景问题抽象为算法问题。 2.有良好的代码开发能力和扎实的技术理论基础，精通主流的深度学习、NLP及RAG/Agent开源框架，具备多机多卡分布…
工作职责
1.通过研发领域大模型、AI Agent等技术实现垂直领域上的严格深度分析、智能交互等能力，不断提升大模型在商业场景中的应用价值。 2.在企业信用业务场景下对企信产品智能能力等业务需求提供算法视角输入，通过算法能力帮助团队和业务铺路搭桥，并推动内外部资源，为最终目标负责。 3.跟踪学术界和工业界的最新进展，不断引入创新技术到项目中并与团队成员分享，帮助团队成长。协助提升团队影响力，积极攻关技术前沿，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。
1. 大模型攻击研究 ● 针对大语言模型（LLM）、多模态模型（VLM）、智能体（Agent）等开展安全性与幻觉问题研究，系统化识别模型在对抗样本、越狱攻击、数据投毒、隐私泄露、注入、越权等方面的脆弱点； ● 设计并优化大模型对抗攻击算法，研究 Prompt 注入、自动化越狱策略与生成式数据增强方法，用于模拟实战攻击与安全性评估； ● 构建覆盖文本、图像、语音等多模态、agent场景的攻击方法库，支撑红队测试与模型安全基准建设。 2. 大模型防御机制 ● 研究大模型输入/输出层面的安全检测与防御机制，开发 Prompt 过滤、上下文改写、敏感内容抑制等方法； ● 构建跨模态、多层次的安全防护框架，提升 LLM/VLM/Agent 在实际应用中的鲁棒性。 3. 大模型安全对齐 ● 探索使用SFT、RL、MoE、RAG、Editing等对齐方法，提升模型的内生安全能力； ● 研究有害内容规避、幻觉抑制、安全对齐评测等关键技术，推动安全性融入模型全生命周期。 4. Agent 安全 ● 研究 Agent 在memory存储、多工具调用、链式推理中的攻击面与潜在风险，识别敏感数据泄露、工具滥用、意图篡改、海绵攻击等新型威胁； ● 设计 Agent 安全管控机制，包括权限控制、任务隔离、调用审计等，确保复杂场景下 Agent 的安全可控。
1. 负责语音助手场景的记忆相关能力建设，包括对话数据、行为数据、应用数据的记忆生成和召回链路； 2. 负责大模型在记忆机制（如外部记忆库、长期上下文管理）和数据处理（如机器数据预标注、质检）方面的算法研究与开发； 3. 记忆相关agent算法研发，保证记忆能力在对话中控、领域agent、个性化交互等场景的高质量交付。
1. 负责包括 SFT（监督微调）、Model Merge（模型合并）、OPD（在线/离线知识蒸馏）以及 RL（强化学习）在内的后训练算法研发与优化，探索更高效、更稳定的新型训练范式。 2. 提升大模型在Reasoning、General Agent 以及Coding Agent等专项任务上的上限，构建具备深度思考和自主行动能力的基座模型。 3. 模型架构探索与优化，探索更高效更有效的模型架构。 4. 训练与推理效率的优化，如算子优化、显存优化等，实现高吞吐、低延迟的模型研发和落地。
1、负责大模型TTS和大模型音频生成技术构建。为语音助手超级智能体提供音频技术支持，包括但不限于TTS、端到端语音大模型、音频AIGC等； 2、负责关键场景的语音交互大模型算法优化，构建高质量低延迟的TTS和音频生成系统，提升业务效果； 3、跟进业界前沿的语音生成大模型技术，如语音端到端大模型和全模态模型等，提升语音助手场景的智能化并落地产品。