蚂蚁金服【蚂蚁星】算法工程师-语音算法-灵光

部门介绍： Nexus 语音团队服务于蚂蚁灵光 App，负责灵光全栈音频 AI 能力建设，涵盖语音识别、语音合成、音乐生成、音效生成、实时音视频交互等方向。团队面向真实产品场景，持续推动前沿语音与音频技术的研发和规模化落地。 职位描述： 1.负责实时音视频交互技术的算法迭代与创新，持续探索业界领先的多模态、全双工交互技术； 2. 面向 AGI 创新产品，探索音频模态的新能力、新应用及业务落地； 3. 持续跟进前沿技术进展，研究方向包括但不限于语音交互、泛音频生成、语音理解等。

大模型对抗训练的瓶颈，已经从""模型能力""转移到""训练环境""和""迭代效率""。Data Multiverse 当前几个核心限制： 1. 一致性兜底覆盖率 ~90%，剩余 10% 集中在数值型特征，是 RL 训练奖励噪声的主要来源； 2. 90d 长周期历史保真度仅 83%，长程攻击剧本（养号 → 潜伏 → 变现）的仿真还原度不足； 3. 30%~50% 黑盒特征依赖 LLM 推理生成，无法精确校验，限制了仿真置信度上限； 4. 场景泛化性不高，迁移到新场景，每次都要重做大量基础设施。 任何一项不解决，攻防大模型自主进化的飞轮就转不起来。这是当前阻塞大模型路线的核心基础设施问题，也是我们相对于业界其它玩家的护城河所在。

大模型对抗训练的瓶颈，已经从""模型能力""转移到""训练环境""和""迭代效率""。Data Multiverse 当前几个核心限制： 1. 一致性兜底覆盖率 ~90%，剩余 10% 集中在数值型特征，是 RL 训练奖励噪声的主要来源； 2. 90d 长周期历史保真度仅 83%，长程攻击剧本（养号 → 潜伏 → 变现）的仿真还原度不足； 3. 30%~50% 黑盒特征依赖 LLM 推理生成，无法精确校验，限制了仿真置信度上限； 4. 场景泛化性不高，迁移到新场景，每次都要重做大量基础设施。 任何一项不解决，攻防大模型自主进化的飞轮就转不起来。这是当前阻塞大模型路线的核心基础设施问题，也是我们相对于业界其它玩家的护城河所在。

部门介绍： 我们是蚂蚁集团大安全基础安全部，面向AI时代前沿安全挑战，重点建设下一代智能体安全防护体系，守护企业级AI应用、智能体协作系统及核心业务场景的安全可信运行。团队聚焦智能体安全攻防、AI应用风险治理、对抗性威胁检测、智能体行为管控、安全运营智能化等方向，也在网络对抗、资产认知、威胁情报等基础安全能力上持续深耕。我们正通过大数据、AI和工程化能力，推动安全体系从“人工规则驱动”走向“智能决策驱动”，探索AI时代安全的新范式。这里汇聚了一批毕业于清北等国内外顶尖高校的优秀同学与行业专家，兼具攻防、算法、平台工程和安全产品能力。你将有机会与顶尖人才并肩，在真实复杂的业务场景中参与智能体安全体系建设，共同定义下一代安全技术标准。 职位描述： 定义并构建智能体安全体系。作为智能体安全领域的奠基者，从理论到实践打造下一代AI安全标准，深度结合AI算法与安全攻防，引领行业发展方向，具体包括： 1. 研究大模型在不同模态下的安全对齐技术，解决幻觉、越权行为、记忆污染、A2A风险级联与传播等核心挑战。提出科学问题定义、构建评测体系与防御方法； 2. 构建Agent时代安全治理框架，确保从训练到推理全生命周期的合规与安全，构建AI应用可信环境； 3. 对抗安全与鲁棒性强化，突破传统安全边界，构建跨模态、多Agent交互环境下的全新安全模型，前瞻性定义AI智能体安全的关键指标与评估体系。