蚂蚁金服【转正实习】大模型智能体优化算法

任职要求

基础条件
1.计算机、数学、统计学等相关专业优先；
2.有顶会论文（ACL/ EMNLP/ ICLR/ NeurIPS/ ICML / CVPR/ ICCV/ ECCV等）/高影响项目/开源贡献者加分。
专业能力
1.模型理解与优化：深入理解Transformer和主流LLM模型架构演进原理，对后训练算法有实操经验和深刻认知，拥有Agentic RL训练实操经验者优先；
2.Agent 与系统编排：能做任务拆解与多Agent协作；熟悉RAG、Memory、Tool-Use（含MCP/类协议/Skills等）并能工程化落地；独立开发过具备一定影响力AI应用者优先；
3.数据构建：具备Data-centric AI意识，精通后训练所需高质量数据挖掘与构造，具备合成数据（Synthetic Data）与动作轨迹（Trajectory）构建实践经验者优先；
4.评测与交付：能搭建评估闭环（autorater/LLM-as-judge、离线评测、A/B）…

工作职责

将大模型能力做成可上线、可迭代、可控成本的产品能力。通过打造数据飞轮、模型适配与后训练、评测与实验等关键手段，实现端到端的闭环交付，持续提升产品的效果与稳定性。
具体职责包括以下相关方向的一项或多项：包括语言大模型（LLM）应用后训练与智能体优化、多模态大模型（VLM/MLLM）应用后训练与智能体优化，以及图像、视频、语音、文档等场景下的 AIGC 能力构建与生成效果优化。
需求与问题定义
深入业务与产品共创需求，深入业务与产品共创需求，将文本、图像、视频、语音、文档等场景诉求转化为可执行的 AI 任务定义，明确目标、边界、优先级与验收口径。
方案与应用架构
在Prompt、RAG、微调、Agent等路线间做技术选型与权衡，设计端到端应用架构（含上下文、工具调用、记忆、权限与安全），并完成RAG、Multimodal RAGMemory、Tool Use、多Agent等能力的工程化落地与生产级集成。
数据飞轮与治理
搭建高效的数据采集、清洗与标注工程流水线。前瞻性地探索合成数据与模型自标注等自循环策略，同时建立完善的数据版本追踪与质量评估体系，真正打通“模型训练-业务应用-用户反馈-数据迭代”的增强回路。
模型适配与后训练
主导基座大模型向顶尖垂直行业专家的后训练的全链路技术演进，包括高质量的SFT、RL阶段PPO、GRPO等前沿强化学习与偏好优化算法攻坚，全面突破模型在复杂业务场景下的指令遵循精度、极致可控性与长链路逻辑推理天花板，显著提升大模型在复杂业务场景下应用能力。
评测体系与实验
面向业务目标设计评测指标与Rubric，搭建自动化评测框架（含人工评审），建立离线基准与线上实验体系（A/B、Bandit），持续监控指标漂移与策略投机以防止效果退化。
生产交付与运营
负责系统集成与上线发布，对线上质量、稳定性与成本负责，建立监控、告警、兜底与人工接管机制，推动持续迭代。