蚂蚁集团-算法工程师-AI风险

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：从AI安全专员成长为对抗性攻击与防御的顶级专家
• 研究引领：发表顶会论文，主导行业标准制定，成为AI安全领域的KOL
• 业务落地：推动研究成果在蚂蚁核心产品中大规模应用，影响数亿用户
• 发现和定义新型AI风险，例如Agentic AI场景下的内生安全对齐问题
• 构建前沿评测体系与benchmark，用于评估大模型的安全性
• 研究安全对齐方法(RLHF/DPO)在自主决策场景中的适配与改进
• 探索模型决策的可解释性，设计风险归因与实时阻断机制
• 扎实的机器学习基础，熟悉Transformer架构和大模型训练流程
• 熟练掌握SFT、RLHF、DPO等后训练方法
• 在AI安全、对齐、评测或可解释性任一方向有深入研究
• 具备技术洞察力和问题拆解能力，能推动跨团队协作

申请策略

• 在求职信中明确表达对AI安全的热情和长期研究兴趣
• 提前了解蚂蚁集团在AI安全方面的公开成果（如论文、白皮书），面试时可提出自己的见解
• 突出AI安全/对齐方面的论文或项目经历，尤其是顶会论文
• 强调对RLHF、DPO等方法的深入理解和实践经验
• 展示技术洞察力，例如从业务场景中提炼研究问题的案例
• 如果有开源贡献或安全竞赛获奖，务必列出
• 阅读AI安全领域最新论文，尤其是NeurIPS、ICML等顶会的相关论文
• 动手实现RLHF或DPO的简单版本，加深对原理的理解

面试指南

• 对于技术性问题，先给出定义和背景，再分步骤解释原理，最后结合实际场景讨论局限
• 对于开放性问题，采用“问题-分析-方案”结构，体现逻辑性和创新性
• 对于项目介绍，使用STAR法则（情景-任务-行动-结果），突出个人贡献和成果
• 请解释RLHF的训练流程，并讨论其在Agentic AI场景下的潜在问题
• 如何设计一个评测基准来检测大模型在自主决策中的安全性？
• 你认为当前大模型对齐面临的最大挑战是什么？如何解决？
• 介绍一个你参与过的AI安全项目，并说明你的贡献
• 如果模型在微调后出现对齐退化，你会如何诊断和修复？