蚂蚁国际-预训练专家-生成式AI算法 / 支付行业模型预训练方向

岗位职责

蚂蚁国际收单（Antom）支付成功率算法团队，负责为商户提供逐笔最优的国际支付决策。我们正在寻找一位预训练技术专家，在生成式 AI 算法和预训练方向做到突出深度。

• 主导生成式推荐与支付领域大模型的端到端建模与预训练/后训练全链路；
• 持续跟踪生成式 AI、LLM、强化学习与高性能系统等领域的最新进展，推动技术创新与顶会论文产出；
• 与算法、工程、业务团队紧密协作，将前沿研究快速工程化落地，驱动业务核心指标增长。

任职要求

• 计算机、人工智能或相关专业硕士及以上学历，3年算法或 AI 系统相关研发经验；
• 精通 Python 与 PyTorch；扎实的大模型与推荐系统理论基础，能从论文级直接对话到工程落地；
• 算法方向：在LLM预训练、 后训练对齐闭环上有一线核心经验，熟悉序列建模、生成式排序、SFT/DPO/GRPO、奖励模型、因果推断与反事实评估等关键技术；
• 框架方向：在分布式训练（DP/TP/PP/EP、ZeRO、混合精度、NCCL/RDMA）或高性能推理（动态批处理、PagedAttention、量化、投机解码、模型蒸馏）上有深度实践，主流训推框架（DeepSpeed/Megatron-LM 等）有核心模块研发经验；
• 在所选方向上具备公认的技术影响力，能独立定义技术路线并解决复杂工程问题。

加分项

• 在 KDD、RecSys、WWW、SIGIR、NeurIPS、ICML、ICLR 等顶会发表过相关论文；
• 有主流开源框架（Hugging Face Transformers、vLLM、Megatron-LM、ColossalAI 等）的核心贡献经验；
• 熟悉 Transformer、MoE 等大模型架构的底层实现与优化技巧。

岗位标签

NEW

特色标签

Python、Transformer架构、分布式深度学习、分布式训练、发表算法相关优秀论文、大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)、大模型算法、大语言模型、奖励模型、并行计算、强化学习、推荐算法、支付、模型加速/性能优化、混合精度训练、生成式人工智能、监督微调、算法工程化经验、自然语言处理算法、英美留学生、跨境、金融、预训练模型、高效推理