岗位职责
蚂蚁集团 AI for Data 用户认知团队重点支持支付宝 Agentic commercial相关业务场景的关键转化问题，比如agent搜索推荐等。在传统机器学习算法基础之上，团队正在探索基于 Agentic 的方式重新定义原有建模链路，通过引入大模型、推理、规划、工具使用和反馈闭环等能力，实现更高的建模效率、更优的效果表现以及更强的跨任务泛化能力，推动传统数据建模范式向更智能、更自动化的新范式演进。目前团队在结构化数据建模、大语言模型方向发表多篇论文，欢迎加入我们一起探索Agentic在工业界的落地和应用研究！ 具体的工作方向主要包括：
- 负责探索 Agentic AI 在结构化数据建模场景中的应用，定义并推进新一代建模范式在 AI 付、阿宝等业务中的落地。
- 围绕定价、检索、推荐、风险分类等任务，设计基于 Agent 的建模方案，包括但不限于任务拆解、规划推理、工具调用、记忆机制、反馈优化等。
- 结合大模型、多智能体系统、强化学习、检索增强、程序化工具使用等技术，重构传统特征工程、样本构造、模型训练与推理链路。
- 负责 Agentic 方法在真实业务问题中的实验设计、效果评估与持续优化，推动从原型验证到线上落地的完整闭环。
- 与业务、数据、工程团队协同，沉淀可复用的 Agentic 建模能力与平台化组件，提升团队整体研发效率和技术影响力。
- 跟踪 Agent、LLM、Reasoning、Tool Use、Memory 等前沿方向，结合业务场景持续探索具有创新性和落地价值的技术路径。
职位要求
- 计算机、数学、统计学、自动化、人工智能等相关专业本科及以上学历，硕士/博士优先。
- 具备扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉推荐、检索、定价、风控、广告、营销等至少一个方向的建模问题。
- 具备良好的编程能力，熟悉 Python，熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架，具备较强的工程实现能力。
- 熟悉或了解LLM、Agent 应用与训练（SFT、RLHF、RAG、Tool Use、Function Calling 等）。
- 在顶级会议/期刊（如 KDD、NeurIPS、ICML、ICLR、WWW、SIGIR、AAAI 等）发表论文，或在开源社区/产业项目中有较强影响力者优先。
