蚂蚁金服蚂蚁健康-大模型后训练算法实习生

我们在招募 agent工程师，交付高质量的 benchmark 和 badcase。 不仅构建规则性的风险防御网，更要把专业品味转化客观标准并不断迭代演进。 不仅做好风险观察和治理角色，更要把评价体系集成到精密的agent工程体系中给出准确反馈。

探索行业前沿的大模型技术，建立科学、全面的评测体系，支持模型演进、产品落地、竞对分析评估。

1. 负责医疗垂直领域大模型的基础研究和工程落地，聚焦大模型的预训练、后训练（SFT、RL）等关键技术； 2. 深入挖掘医疗行业的多源异构数据（包括结构化知识、非结构化文本、临床记录等），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. 研究并实现大模型在医疗领域的继续预训练、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； 4. 关注并探索大模型前沿技术，持续跟踪LLM、MoE、Scaling Law、Continual Learning等方向，推动医疗大模型能力的持续迭代与升级。

1. 负责医疗行业大模型的研发和应用，深入挖掘垂直行业、开源以及蚂蚁的海量数据，构建行业知识库，研究前沿大模型训练和优化方法，结合医疗行业特性打造可控的医疗大模型。 2. 开发医疗领域领先的技术产品，如泛医疗助手、医护办事等产品，提升医疗行业场景的用户体验和效率，打造支付宝医疗健康新时代下的AI应用。 3. 研究和跟踪前沿技术发展，探索AI助力医疗普惠和智能化的新范式。