【蚂蚁星】大模型算法工程师-AI金融（实习）

岗位职责

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。

职位描述：

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。

任职要求

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。

特色标签

AI智能体、Python、代理技术、信贷、分布式训练、发表算法相关优秀论文、基于强化学习的训练、基于检索的生成、多模态交互、多模态理解、多模态生成、大模型算法、大语言模型、对话式AI、对话记忆、工具调用、工具集成、并行计算、强化学习、技能调用、智能体、智能对话系统、智能界面生成、有监督微调、机器学习、检索增强生成、深度学习、生成式人工智能、生成式用户界面、监督微调、算法工程化经验、聊天机器人、记忆机制、金融、金融对话机器人、长期记忆