部门介绍
在通往AGI道路上除了基于自然语言大模型在语义空间上的探索，表格基座大模型在数据空间的研究应用也吸引了越来越多工业界的关注。本质上讲就像大脑的左右脑结构，“左脑”在自然语言理解及衍生的推理能力已经得到了部分场景的验证和应用，但“右脑”在数据理解、数值分析方面的“数感”和“量化”能力还有待进一步提高。目前解决这类表格数据通用预测问题主要有两类思路，一类是借助自然语言通用泛化能力，把样本的特征、统计等先转化成文本处理，基于Transformer以及对比学习等预训练范式学习通用的表征并构建推理能力，比如根据用户历史行为序列学习的通用用户表征广泛地应用于推荐、风控预测等场景；另一类从数据分布先验出发通过合成海量数据分布作为特征训练Transformer构建Foundation Model，在各类下游场景中直接端到端预测表格标签和取值，比如预测信贷用户违约概率预测、用户营销敏感度等。技进步奖、世界人工智能大会SAIL之星与""镇馆之宝""，等多个重量级奖项。可信AI专利布局全球第一，主导制定ITU国际风控标准。多名Kaggle Grandmaster ，拿过多个KDD Cup/CVPR/NeurIPS/ICCV/CVPR/ECCV等多个顶会竞赛冠军，累计发表近百篇顶会论文； 在这里，你将有机会和毕业于海内外著名高校的行业专家们、众多KDD Cup/CVPR 等比赛冠军、Kaggle Grandmaster、顶会论文作者们共同根植蚂蚁丰富的场景数据，利用海量算力探索创新前沿算法应用，使用领先的机器学习算法解决风控业务问题，构建数据与知识驱动的智能风控体系，提升用户的支付安全体验。 加入我们，让我们一起为世界带来微小而美好的改变。
岗位职责
- 参与和负责多源异构数据处理及编码方案，产出通用用户表征并对benchmark有显著提升；
- 在信贷或推荐场景参与用户生成式表征应用，大幅提升当前业务结果。
职位要求
- 计算机科学、人工智能、自然语言处理、数据科学、机器学习等相关专业博士或优秀硕士。博士优先，尤其在搜索相关性，意图识别，Query Planning，强化学习，PPO/DPO/RLHF 损失优化，Multi-Agent RL，多模态大模型等方向有深度研究者或相关项目经验优先；
- 在国际顶级会议（如ACL、SIGIR、NeurIPS、AAAI、ICLR等）以第一作者发表论文者优先；
- 强烈的技术热情，对AI搜索前沿技术有持续关注，拥有优秀的逻辑思维能力以及发现和解决问题的能力。
