蚂蚁集团-推荐及多模态算法工程师-证券

岗位职责

1. 负责蚂蚁财富视频、图文、产品卡等多模态内容的混合推荐系统设计与优化，覆盖召回、粗排、精排、重排全链路；
2. 构建多模态内容理解体系，利用大模型（LLM/VLM）对视频、图文、金融产品进行深度语义建模，统一表征空间；
3. 探索生成式推荐（GenRec） 在财富场景的应用；
4. 设计混排策略框架，平衡用户兴趣（点击、停留时长）、产品转化（申购、定投）、用户体验（多样性、新颖性）与合规要求。

任职要求

1. 扎实的推荐系统基础：熟悉召回、粗排、精排、重排等全链路架构，有信息流（短视频、新闻）场景实战经验者优先；
2. 深入掌握多模态大模型技术：熟悉主流多模态大模型的原理、训练与推理流程；具备多模态特征提取、跨模态对齐、视觉-语言联合建模等项目经验；
3. 熟练使用大模型工具链：有Prompt Engineering、LoRA/P-Tuning微调、RAG（检索增强生成）、模型蒸馏或量化部署经验；熟悉HuggingFace、vLLM、LangChain、LMDeploy等生态工具；
4. 有AIGC内容生成与推荐融合的落地项目经验者优先。

特色标签

Prompt调优、Python、Shell、SQL、个性化推荐、全链路排序、内容、内容语义建模、分层排序、分布式训练、图文音、基础模型、多模态算法、大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)、大模型算法、大语言模型、异构内容理解、异构模态、推荐、推荐引擎、推荐算法、提示工程、提示设计、文本生成、新媒体、有留学背景、机器学习、检索-生成融合、检索增强、检索增强生成、模型加速/性能优化、深度学习、漏斗排序、理财、生成式推荐系统、生成推荐、短视频、算法工程化经验、自然语言处理算法、英美留学生、视觉-语言模型、视觉语言模型、跨模态、跨模态理解、金融、预训练大模型