蚂蚁数字科技-数字科技线-大语言模型算法工程师

岗位职责

1. 参与大语言模型（LLM）的预训练、微调与对齐技术研发，以及工具构建；
2. 探索大模型在垂直行业领域（金融/能源/医疗等）的高效适配与落地，推动模型能力与行业场景深度融合，支撑蚂蚁数字科技对外输出的大模型产品（如百灵大模型系列）；
3. 协助构建高质量数据集（如对话、工具调用、文档解析），设计数据清洗与增强策略，以及工具构建；
4. 开发自动化评估工具，监控模型在准确性、安全性、公平性等维度的表现；
5. 跟踪大模型前沿进展（如MoE、长上下文、Agent框架），参与内部技术复现与验证；
6. 与产品、工程及行业解决方案团队紧密协作，将前沿算法能力转化为可交付、可复用的技术方案。

任职要求

1. 计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，1-6年相关工作经验；
2. 精通主流大语言模型架构（如 LLaMA、ChatGLM、Qwen 等），具备扎实的 NLP 和深度学习基础；
3. 精通分布式训练框架（如 DeepSpeed、Megatron-LM）；
4. 精通 SFT、RLHF（如PPO/DPO/GRPO）及对齐算法，有实际的大模型预训练、微调或对齐经验，具备构建复杂奖励模型（Reward Model）的实战经验；
5. 精通Agentic技术架构，对Claude Code、OpenClaw等有深入理解，有大规模沙箱环境构建、工具调用（Tool Use）及多轮决策轨迹合成的相关研发经验；
6. 具备良好的工程实现能力，熟练使用 PyTorch/TensorFlow 等框架；
7. 对大模型在产业落地中的挑战（如幻觉控制、领域泛化、问题修复）有深入理解者优先。 加分项 ● 在NeurIPS/ICML/ACL/EMNLP等顶会发表过大模型相关论文者优先； ● 有代表性开源大模型/智能体项目者优先。

岗位标签

NEW

特色标签

Agent框架、DeepSpeed、Megatron-LM、MoE模型、Python、优秀开源项目经历、公平性评估、分布式训练、医疗、医疗AI、参数微调、发表算法相关优秀论文、多模态大模型、大模型算法、大模型训练、安全性评估、对话数据、工具开发、数据增强、数据清洗、模型对齐、模型微调、模型评估、模型预训练、深度学习、算法工程化经验、能源、能源数字化、自动化工具、行为对齐、语言大模型、金融、金融科技、长上下文建模