蚂蚁金服蚂蚁集团-财富AI Lab-大模型应用架构师（知识与工具平台方向）
任职要求
基础条件： 1.计算机、软件工程、人工智能等相关专业，具备3-5年以上后端/系统架构经验，且至少1-2年深度的搜索推荐引擎/Agent引擎实际架构与落地经验。 专业能力： 1.扎实的架构与工程底盘：具备优秀的分布式系统、微服务架构设计能力，熟练掌握Java / Python / Go等至少一种主流语言；能将传统软件工程思想与AI Native范式完美结合； 2.Agent/工具平台/AI Infra经验：具备Agent/工具平台/AI Infra经验，包括但不限于：向量数据库/搜索推荐引擎/RAG系统/知识加工Pipeline，深度理解并实践过 Agent 工具调用架构，有能力设计平台级基础设施，让工具调用既灵活又安全稳定； 3.AI编程工具极客：Claude Code 等 AI 编程工具重度/顶级玩家，具备极强的 Prompt 编写与结构化思维，能够探索并建立团队级 AI 辅助研发的 Workflow，理解如何让 AI 写出生产级代码。 能力特质：…
工作职责
聚焦金融智能体的"知识大脑"与"工具手臂"，主导金融专业检索体系与工具调用基础设施的整体技术架构与演进。你将作为智能体能力供给侧的核心架构者，让大模型从"能聊天"进化为"能查、能算、能用工具解决专业金融问题"，为投研、投顾等上层 AI 应用提供可靠的知识底座与工具执行层。 1. 金融知识工程和检索架构设计：全面负责金融领域专业检索系统的架构设计。构建覆盖宏观经济、行业研究、公司财报、基金股票产品等多源异构金融数据的统一检索体系，设计混合检索（NL2SQL/NL2Python + 向量 + 关键词 + 结构化查询）与多路召回排序架构，确保专业金融问答的准确率与时效性； 2. 工具调用基础设施平台建设：设计并落地智能体工具调用的核心基础设施。基于 MCP标准构建统一的工具注册、发现、调度与执行框架；沉淀可复用的 Skills 体系，实现工具能力的标准化封装与弹性编排，让智能体"即插即用"地获取专业金融能力。
1. 行业解决方案设计与交付 - 基于阿里云大模型技术（如通义千问），为银行、保险、证券等金融客户量身定制AI大模型解决方案，覆盖AI财富助手、智能客服、智能风控等核心场景。 - 深入理解客户业务痛点，提供从需求分析、技术选型到方案落地的全流程支持，确保大模型技术与金融业务深度融合。 2. 大模型全生命周期技术赋能 - 主导客户侧大模型后训练（Post-training）、领域微调（Domain-specific Fine-tuning）、模型蒸馏（Distillation）及多模态融合优化，提升模型在金融垂直场景的精度及性能。 - 优化大模型训练与推理性能，包括分布式训练加速（如DeepSpeed、Megatron-LM）、显存优化、量化压缩（INT8/FP16）及低延迟推理部署（如vLLM、SGLang）等。 3. 工程化落地与性能调优 - 解决金融场景高并发、高稳定性需求，设计高性能计算架构，优化模型在GPU/TPU集群的训练效率及端到端推理链路。 - 结合金融行业数据隐私与安全要求，设计符合监管的模型部署方案。 4. 客户技术赋能与生态共建 - 面向客户技术团队提供大模型技术培训、实战工作坊及POC验证，推动AI能力在客户内部的规模化应用。 - 沉淀金融行业大模型最佳实践，输出白皮书、案例研究及标准化解决方案，提升阿里云在金融AI领域的市场影响力。
1、负责支付宝理财板块和蚂蚁财富App的社区用户向（ugc）内容运营，对理财领域的用户特点和行业发展有深入的洞察，能制定理财社区的运营策略及发展方案，扩大理财社区在蚂蚁集团域内及外部行业中的影响力； 2、有丰富的社区运营经验，能够制定有效的运营策略推动社区内优质ugc内容的产生，驱动热门ugc内容有效在域内和域外进行传播，为扩大理财社区用户规模和优质ugc增量负责； 3、搭建理财社区的koc体系和激励体系，发掘和维系符合社区价值观的核心用户，并激励其高频产出优质的ugc内容； 4、对年轻用户感兴趣的内容呈现形式敏感且有洞察，能推动产品进行社区功能迭代，打造年轻化理财社区的氛围和调性。
1、有丰富的互联网用增经验，能根据财富管理业务特性，制定行业市场投放策略与KPI，对财富用户获取成本、ROI和GMV负责，完成拉新用户目标； 2、具备优秀的投放管理和数据分析及达人选号投放能力，及时监测各媒体渠道质量，转化率，能进行结构优化和策略调整； 3、负责财富机构联合投放机构侧沟通，及时解决机构需求问题，对投放和生意其它环节给出合理建议，达成财富机构投放侧的生意目标； 4、持续探索财富高需求高质量用户获取新渠道，扩大用户增长规模。
1. 根据金融监管合规的要求，建立系统化、产品化、智能化的合规风险识别、评估、管控体系，包括不限于支付、保险、财富、银行等领域； 2、持续建设集团层面统一的收发文管理系统，保证收发文信息的一致性、关联性校验和监管报送的零迟漏错，提升集团的合规管理水平，降低合规风险； 3、利用AI 大模型技术，实现合规工作方式的数字化转型，为合规工作提效，包括不限于合规报告撰写、智能产品评、合规处罚动态感知等。