蚂蚁金服【医疗热招】蚂蚁集团-大模型算法专家-数字医疗
任职要求
1. 有ACL、EMNLP、NeurIPS、ICLR等人工智能顶会论文发表者优先； 2.熟悉并实操大模型的预训练（Pre-training）、微调（Fine-tuning）、后训练（Post-training）、强化学习（RL）全流程； 3. 熟练掌握Python编程语言，熟练掌握LlamaFactory，VERL, LMdeploy, Vllm等大模型框架； 4.有大模型开源项目贡献经历或医疗领域AI产品开发经验者优先。
工作职责
1. 负责并实现大模型在医疗领域的后预训练、推理增强、指令对齐、上下文对话等关键技术，提升模型在复杂医疗任务中的性能与稳定性； 2. 深入挖掘医疗行业的多源异构数据，构建高质量语料库和知识增强机制，支撑大模型在医疗场景下的可控性和泛化性； 3. 研究和跟踪前沿技术发展，有机会和医院院士团队合作，基于专科知识训练专科大模型，构建医学领域的智能体，服务患者和医生, 共同构建医疗领域行业标准和Benchmark，探索AI助力医疗普惠和智能化的新范式。
1. 研发及优化基于问诊和诊断的多轮 LLM； 2. 探索及利用强化学习技术，提升 LLM 的医学推理能力； 3. 探索及研发大模型推理、训练加速技术，提升模型推理、训练效率。
团队介绍 支付宝医疗数据产品团队，通过构建一站式非结构化数据生产管理平台，为医疗大模型提供优质数据供给，助力医疗大模型达到业界领先水平。 职位描述 1. 构建多模态的非结构数据管理平台，构建精细化数据管理和数据的智能识别理解体系； 2. 探索多种数据合成方案及合成数据的评估体系； 3. 通过分布式计算和索引技术，持续提高数据研发的效率。
1、快速理解医疗健康行业特点及业务模式，识别业务当前存在或随着AI大模型生态发展潜在的各类风险点，围绕医学风险针对性进行风险规则、评估策略制定，设计、建设并持续完善相关风险管理机制，推动业务进行优化和改进； 2、协同模型算法及业务内控等团队，针对已识别风险点建立监测和预警机制，持续向业务部门和管理层反馈风险指标及治理水位建议，并对业务风险管理优化落地情况进行持续跟踪、评价及监督； 3、基于专业背景或临床经验，根据需要对（包括但不限于）业务模式、方案、内容素材、产品/服务等进行医学合理性、循证科学性、临床符合性审查，并从风险管理视角给出改善意见； 4、与业务团队和相关职能部门保持良好沟通协作，承担内外部专业资源的管理、对接工作； 5、主导或协同推进专业数据库及专业风险防控等能力建设； 6、完成部门交办的其他工作。
面向支付宝亿级消费者的真实支付场景和医疗、大模型、广告等各类服务场景，我们基于集团视角提供全风险视野的评价方案，通过监控各业务线的风险动态水位和客户体验，助力业务决策和健康发展。我们不仅识别违反法律法规的底线类风险，如商户资质不合规、商品禁限售和广告虚假营销等，也识别不符合平台定位和业务要求的业务风险，如商品山寨、广告素材行业错放和抽佣费率风险等，另外，在大模型应用百花齐放的时代，医疗健康管家的安全伦理风险也是我们识别的重点。我们致力于数据驱动，利用前沿的算法配合策略设计，做实做好风险评价和防控。 1、策略建设：负责支付宝数字化场景的风险策略运营，涉及平台风险、业务风险和大模型风险等，基于数据挖掘和分析，设计风险防控策略，搭建面向各类风险的策略体系，并持续优化； 2、策略运营：熟悉风控平台，保障策略安全有效落地； 3、能力建设：基于风险管理需要，设计和构建智能化风控产品，与产品和技术紧密合作，推动产品化运营。