蚂蚁金服蚂蚁集团-算法工程师-阿福模型安全
任职要求
1、计算机/数学/统计/AI 相关专业本科及以上，硕士/博士优先； 2、1年以上大模型、多模态、自然语言处理等相关工作经验； 3、深刻理解 LLM 及后训练：SFT/DPO/GRPO等；理解 Agent/RAG …
工作职责
1、负责蚂蚁战略级业务医疗健康大模型应用阿福（AQ）的风险管理与评测，构建可量化、可迭代的风险评估体系和可靠的风险识别模型； 2、通过文本/多模态大模型后训练、agentic RL、大小模型协同等前沿算法技术，持续优化模型在医疗场景下的安全性、鲁棒性与合规性； 3、设计并实现用药/诊断建议安全、医疗幻觉控制、用户冒犯规避等风险识别模型和Agent，在真实业务中持续迭代； 4、探索行业前沿的大模型技术，建立科学、全面的评测体系，包括高质量Benchmark建设、基于LLM的自动评估模型落地、评测体系与指标方法论构建。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。
1.负责构建具备自主决策、协作与工具调用能力的多智能体系统（Multi-Agent System），推动大模型从“对话式AI”向“任务执行体”演进，解决复杂场景下的自动化问题； 2.深入研究并应用LLM的复杂推理技术（如思维链CoT、思维树ToT），攻克开放式、复杂问题的深度研究模式，赋予Agent独立探索与解决问题的能力； 3.运用指令微调、强化学习等方法，提升大模型规划、推理与遵循指令的能力，从而提升模型知识边界探索和抗干扰的能力。
-参与金融行业应用产品相关算法研发，负责方案设计、原型验证与落地实现 -负责算法开发和效果优化，如用户行为预测模型，并确保其性能和效率达到预期目标 -跟踪FinTech领域前沿技术，探索LLM+RAG、Agent等新技术在金融场景的落地 -与团队成员紧密合作，协同解决开发过程中遇到的问题和技术挑战 -其他数据、算法相关工作