研究型实习生-时序预测算法工程师 - 多模态时序预测基座

岗位职责

研究领域： 机器学习 项目简介： 蚂蚁集团国际 AI 智能部正在寻找有激情、具备创新能力的算法工程师，共同参与 Falcon 系列时序基础模型研发，探索多模态技术在复杂业务预测场景中的应用。你将有机会深入了解蚂蚁国际电商、支付及资金业务，融合历史数值序列与大促、节假日、营销活动、突发事件等上下文信息，提升模型的预测精度、稳定性与跨场景泛化能力。

1. 基于电商行为、支付及资金等数据，开展现金流预测、交易量预测等业务实践，推动 Falcon 系列时序基础模型在内部场景落地；
2. 研究数值序列与文本、事件等多模态信息的对齐与融合，使模型能够理解大促、节假日和营销活动等因素对业务走势的影响；
3. 探索高质量时序数据合成、大规模数据采样、模式坍塌及多模态建模等前沿问题，沉淀可验证、可复用的技术方案，并推动成熟成果开源。

任职要求

研究领域：

• 目前正在攻读计算机科学或相关STEM领域的学士,硕士或博士学位
• 对时间序列预测、强化学习等领域至少一个方向有深入研究，有丰富的学术成果或者实践经验
• 具有一种或多种通用编程语言的经验,包括但不限于: Java,C/C ++ 、Python、JavaScript或Go
• 具有上述研究领域的相关经验,包括行业经验或作为参与实验室研究 优先录用：
• 对技术研究充满热情,具有产生新思想和创新的能力; 在自学,问题分析和解决方面表现出色
• 在国际会议上或核心期刊发表一份或多份出版物或论文
• 流利的英语听说能力者优先考虑。
• 至少3个月的全职工作

特色标签

C/C++、Falcon系列、Golang、Java、Python、云原生、交易规模预测、促销事件、信贷、内容安全、分布式计算、区块链、反洗钱、发表算法相关优秀论文、国际化、多模态算法、多模态融合、开源模型、强化学习、推荐、支付、数据安全、数据库、数据挖掘、时序基础模型、时间序列预测、有留学背景、机器学习、模式崩溃、深度学习、电商、知识图谱、结算、英美留学生、营销、财务、资金预测、跨境、金融、隐私计算、风控、高质量时序数据生成