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【蚂蚁星】大模型算法工程师-AI金融(实习)

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部门介绍

消费金融AI技术部,致力于通过AI技术引导消费金融行业从“数字金融”走向“AI金融”。这里有覆盖亿级用户和流量的国民级产品花呗、借呗、分期、信用卡,这些产品共同见证了过往数字金融的辉煌。在AI时代,消费金融AI技术部将通过领先的AI技术能力,打造业界领先的AI金融,技术领域包括大语言模型、多模态理解和生成、生成式UI、AI Coding、Agent技术等。在这里,你可以参与面向亿级用户的AI产品的创造、开发和推广,在充满挑战的工作中感受到前所未有的满足感,也可以得到技术大牛的一对一指导,在海量数据加持下,自由探索感兴趣的技术方向,实现快速的自我成长,并且和一群有情有义的人,在一起做有意义的事。

岗位职责

  1. 结合消费金融业务场景探索大模型应用,打造面向C端用户专业、可靠、好用、懂你的个人消费金融AI助手,服务亿级的用户体量,提供业界领先的个性化专业信贷与消费服务、深度交互体验与长期兴趣陪伴,让用户从信贷走向消费,从消费走向生活,从生活走向陪伴。
  2. 在这里你会接触到多种技术的融合创新与应用,包括但不限于智能服务对话、Agent、记忆、多模态理解和交互、生成式UI、主动服务推荐、数据合成、评测等。

职位要求

  1. 硕士及以上学历,计算机、数学、统计学、运筹学、自动化等相关背景;
  2. 在大模型后训练有实操经验和深刻认知,深入理解Transformer和主流LLM模型架构演进原理,熟悉SFT、RL、蒸馏等后训练策略,拥有Agentic RL训练实操经验者优先;
  3. 在Agent 与系统编排方面有实践经验,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;
  4. 具备Data-centric AI意识,精通后训练所需高质量数据挖掘与构造,能搭建评估闭环(LLM-as-judge、离线评测、A/B),能基于评测结果精准分析和定位问题;
  5. 有较好的业务理解和推动能力,善于将AI技术应用在实际业务中;
  6. 熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架、掌握主流的大模型训练框架,具备扎实的编程基础以及独立的算法实现能力。 加分项: 有大模型领域顶级会议文章(NeurIPS、ICLR、ICML、KDD等)优先;能够通过Vibe Coding快速构建项目原型,并具有高影响项目/开源贡献者优先。

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