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蚂蚁集团-大模型后训练算法工程师-阿福
蚂蚁集团-大模型后训练算法工程师-阿福
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Agentic
Megatron
Rl
Sft
Sglang
Vllm
医疗Ai
大模型
强化学习
AI 估算 · 30k–60k
大模型算法岗位稀缺，蚂蚁集团薪资竞争力强，技术难度高，结合一线城市水平估算。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责医疗大模型的后训练（Post-Training）工作，包括模型SFT、强化学习算法实验设计与数据合成，并探索高效的后训练范式以提升模型推理和自主行动能力
你将与算法、工程团队紧密协作，推动大模型在医疗场景的落地
适合在大模型领域有深厚积累、热爱技术挑战的算法工程师
最低要求
硕士及以上学历，计算机科学或相关专业背景
具备大模型研发经验，在 Post-Training（如SFT、RL、Model Merge、OPD等）某一方向上有深入积累
算法与工程兼备，熟悉数据与训练策略，也了解主流训练和推理框架（如 Megatron、SGLang、vLLM等）
具有良好的学习和沟通能力，有好奇心和责任心，具有钻研精神，能够与算法团队、工程团队及其他技术团队紧密配合
工作职责
参与训练医疗大模型，包括但不限于模型SFT、强化学习系统的算法实验设计、数据收集合成消融、infra 团队协作等
探索高效的后训练范式，包括高效 SFT、Model Merge、On-policy Distill、 RL等后训练算法以及pipeline，提升发布效果和效率
提升大模型在Reasoning、Agentic等任务上的能力上限，构建在医疗场景具备深度思考和自主行动能力的基座模型
优先资格
在大模型领域有科研或实践经验，在AI领域国际顶级会议/期刊发表过高质量论文优先
具备算法和infra co-design经验, 对sglang/vllm/megatron有开发优化经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 蚂蚁集团平台大，资源丰富，能够接触到前沿的大模型技术和海量数据
- 医疗AI赛道前景广阔，项目具有较深的社会价值
- 团队技术氛围浓厚，与顶尖算法和工程人才共事，成长迅速
- 大模型训练成本高，实验周期长，需要耐心和细致的分析能力
- 算法与工程并重要求高，需要持续学习新技术并解决复杂问题
缺点 / 挑战
- 医疗场景对模型可靠性和合规性要求严格，工作压力较大
- 适合在大模型后训练方向有深入积累、喜欢挑战前沿技术、并且愿意在医疗AI领域深耕的算法工程师
角色解读
- 可向大模型算法专家或技术负责人方向发展，专注模型优化与创新
- 也可转向AI Infra方向，成为算法与工程复合型人才
- 在医疗AI领域深耕，成为行业专家，推动技术落地
- 设计并执行大模型的后训练实验，包括SFT、强化学习等算法，优化模型在医疗场景的表现
- 与infra团队协作，搭建高效的数据处理与训练pipeline，提升模型迭代效率
- 探索前沿技术如Model Merge、On-policy Distill，提升模型的推理和自主行动能力
- 扎实的大模型后训练经验，熟悉SFT、RL、Model Merge等算法
- 精通Python及主流深度学习框架，了解分布式训练和推理工具如Megatron、vLLM
- 良好的工程能力和算法研究能力，能够独立设计实验并分析结果
申请策略
- 了解蚂蚁集团在医疗AI领域的布局（如阿福项目），在面试中展现对该方向的兴趣和理解
- 准备一个完整的后训练项目案例，说明你的角色、技术选型和效果
- 突出大模型后训练项目经验，尤其是SFT、RL、Model Merge等方向的具体成果
- 强调算法与工程结合的能力，如优化训练框架、提升训练效率的经历
- 如有顶级会议论文或开源项目贡献，务必重点展示
- 若对Medatron/vLLM不熟，可提前学习其架构和优化技巧
- 补充强化学习在大模型中的应用知识，如RLHF、DPO等
面试指南
- 回答项目问题时，按照背景-方案-挑战-结果的结构，突出你的贡献和量化指标
- 对于技术原理问题，先给出核心概念，然后结合实际经验说明你的理解
- 请详细讲一个你参与的大模型后训练项目，包括数据、模型架构、训练策略和效果
- SFT和RLHF分别适用于什么场景？如何设计奖励模型？
- 如何评估模型在Reasoning任务上的能力？你有哪些优化经验？
- 你对Megatron或vLLM的源码有过深入研究吗？如何优化训练或推理速度？
- 在医疗场景中，大模型需要满足哪些特殊要求？如何保证可靠性？
- 复习大模型后训练的核心论文，如RLHF、DPO、Qwen2.5等
职位点评
72
综合评分
蚂蚁集团大模型后训练算法岗，前沿技术栈、高成长性、医疗有社会价值，但现场办公且强度未明。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长和前沿创新、愿意在医疗AI领域创造价值的求职者，但需接受现场办公和可能的强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值80
薪资福利
75中等
薪资没有明确披露，但蚂蚁集团作为巨头企业，大模型算法工程师的薪酬通常具有较强竞争力，加上可能包含股票期权，整体回报较高。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
90较高
该职位涉及大模型前沿技术（SFT、RL、Model Merge等），且团队重视技术探索与创新，能够提供丰富的成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、SFT、RL、Model Merge、On-policy Distill、Megatron、SGLang、vLLM
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
要求现场办公，未提及弹性工作或远程选项，且大模型训练工作时常需要面对高强度任务，生活平衡可能一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
医疗AI具有很强的社会价值，能够改善患者诊疗体验，且大模型在医疗领域有巨大潜力，工作意义感较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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