蚂蚁金服蚂蚁集团-RL Agent研发专家-北京&上海&杭州
任职要求
1. 熟悉 Python 研发，熟悉并行计算、AI Agent 系统等任一领域的专业知识； 2. 能够熟练部署和使用主流 AI 模型和工具，了解 Prompt 和 Context Engineering 等调优手段； 3. 熟悉 agent workf…
工作职责
1. 研发 Agentic 强化学习工程，包括 Agentic RL 算法、长上下文训练加速、多轮轨迹交互等能力； 2. 研发工具和 Agent 合成工程，包括 toolUse、SWE、computerUse、browserUse、Mutil-Agents 等场景。
ASystem 会探索和构建高性能的 AI 强化学习基础系统，让语言交互、智能体、具身智能等各类 AI 场景都能基于这个基础系统走向高效的自我演进，迈向更高的智能水平。 1. 研发 Agentic 强化学习工程，包括 Agentic RL 算法、长上下文训练加速、多轮轨迹交互等能力； 2. 研发工具和 Agent 合成工程，包括 toolUse、SWE、computerUse、browserUse、Mutil-Agents 等场景； 3. 研发环境工程和高性能 sandbox 引擎技术，包括多语言执行环境、桌面虚拟化渲染、大型程序虚拟环境等场景，满足大规模并发调用、极速启动、安全隔离等能力；
蚂蚁ASystem会探索和构建高性能的 AI 自学习基础系统，让语言交互、智能体、具身智能等各类 AI 场景都能基于这个基础系统走向高效的自我演进，迈向更高的智能水平。 1. 研发新一代训推混合计算系统，优化训推分布式并行技术，实现大规模T级参数模型训练和 100X 性能提升； 2. 以“X+RL”范式建设新一代强化学习框架，实现多轮交互、过程奖励、大规模模拟环境等能力，支持各类智能体和搜索场景学习能力提升； 3. 结合软硬件优化分布式并行计算和调度系统，提升大模型在训推一体、长推理效率和弹性训练的能力，大幅降低智能计算成本；
1、工程基建，设计并落地高可扩展的AI Agent框架，引入MCP标准实现Agent与内部微服务、外部工具链的安全、低延迟集成； 2、AI Agent应用创新，基于大模型能力探索并落地ToC/内部研效提升等多场景Agent产品形态（对话、流程自动化、Copilot等）。
1、核心算法研发：主导Agentic RL及多智能体（Multi-Agent）算法的研发，融合大模型和多模态（LLM/VLM）的推理能力。 2、训练框架优化：负责RL训练框架的性能调优与迭代，提升大规模训练效率。 3、智能体构建与落地：构建面向真实场景的智能体，包括但不限于GUI Agent、代码Agent、根因分析（RCA）Agent等，驱动业务创新。