蚂蚁集团-算法工程师-智能认知大模型

岗位职责

1. 智能认知体系构建与方案设计。深入理解业务需求并将其抽象为可计算的认知模型与要素体系。设计核心场景的认知方案与资产形态，利用大模型推理能力与数据挖掘技术，实现高质量认知结果的沉淀与应用落地。（可根据个人特长重点投入KYA/KYB/KYC中的一个或多个领域的主题建设）。
2. 大模型专项训练、微调与评测优化。面向亿级认知推理需求、特殊客群或场景的认知需求，设计高效的大模型训练与微调策略，负责构建高质量指令数据集，主导 SFT、DPO、GRPO 等后训练流程；建立科学的模型评测体系，基于评测反馈进行训练迭代优化，交付高性能、高鲁棒性的生产级模型。
3. Agent进化机制与资产质量监控体系建设。围绕认知生产agent或服务agent，设计Agent的自我进化与反馈学习机制（Self-evolution），通过线上实时反馈数据持续优化Agent的判断逻辑与服务能力，确保持续领先的认知准确率与响应效率。

任职要求

1. 计算机科学、人工智能、深度学习、数据、统计学等相关领域的硕士及以上学历，熟练的SQL、Python数据处理能力。
2. 有大模型后训练经验，精通数据清洗、指令构造、SFT/DPO/RLHF等全流程实操，有显著的效果提升案例者优先。
3. Agent开发与落地： 熟悉LangChain/LlamaIndex等框架，有Multi-Agent系统设计经验，能够处理复杂任务规划、工具调用及记忆管理机制。
4. 强自驱力和好奇心，持续关注AI前沿技术，并能将其转化为工程实践。思维活跃，沟通表达能力强，能将模糊的业务问题转化为清晰的技术路径，能主动发现问题并推动问题解决。

岗位标签

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特色标签

LLM应用开发框架、Python、SQL、了解你的客户（个体）、了解你的客户（企业）、了解你的客户（组织）、信贷、偏好学习优化、分布式训练、商户、基础大模型、多代理系统、多智能体系统、大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)、大模型应用框架、大模型算法、大语言模型、强化偏好优化、强化学习、支付、数据挖掘、智能体、有监督微调、服务智能体、深度学习、理财、生成式大模型、监督微调、直接偏好优化、算法工程化经验、结算、自我进化、自演化、自然语言处理算法、自适应演化、认知智能、认知智能体、认知计算、通用强化偏好优化、金融、风控