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蚂蚁集团-风控算法工程师（大模型方向）-杭州
蚂蚁集团-风控算法工程师（大模型方向）-杭州
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公风控策略
风控策略
Agent架构
Prompt Engineering
Rag
Sft/Rlhf
Sql
分布式训练
因果推断
大模型 (Llm)
风控算法
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
顶尖大厂、前沿大模型风控技术、高成长潜力、潜在高压力
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比风控策略中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 770 个在招
市场机会
选择不多
杭州 · 风控策略 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位聚焦大模型在金融风控领域的深度应用，负责利用LLM/Agent构建独立的风险评估能力，优化信贷核心模型（如PD、反欺诈），并通过AI自动化扫描策略漏洞
同时参与设计对话式风控交互机制，提升催收与客服场景的合规性与有效性，旨在通过前沿算法技术驱动亿级用户金融服务的安全与效率
最低要求
学历背景：符合要求的高校毕业生，博士优先，专业方向包括：计算机科学、人工智能、统计学、金融工程、应用数学、数据科学或相关专业背景
技术能力：
大模型原理与应用：对主流大模型（如GPT/Claude/LLaMA/Qwen/ChatGLM等）的架构原理、能力边界及预训练/后训练技术有深入理解
有大模型后训练经验，熟悉数据清洗、指令构造、SFT/RLHF/GRPO/DPO等全流程实操
具备扎实的PromptEngineering、RAG及Agent架构实践经验，能独立设计复杂的LLM推理与决策链路
AI风控决策的底层认知：对LLM在风险判断场景下的能力边界有清晰判断，包括幻觉控制、置信度校准、不确定性量化等关键问题
能区分统计关联与因果推理在风险决策中的差异，有因果推断相关项目经验者优先
工程落地能力：有良好的代码开发能力，熟练使用Python、SQL等工具，精通主流深度学习及NLP开源框架，具备多机多卡分布式训练实操能力
综合素质：强自驱力和好奇心，持续关注A前沿并转化为工程实践
主动发现问题并推动解决
具备良好的跨团队协作与沟通能力
工作职责
大模型风控决策：利用LLM/Agent的推理与整合能力，从碎片化行为数据中构建独立于传统评分卡的风险评估能力，覆盖多维度信息整合、交叉验证、风险叙事推理等，并与量化模型做Delta分析，提取增量价值
信贷核心模型建设：参与PD模型、反欺诈模型、需求预测模型、用户画像模型等信贷核心模型的设计、训练与迭代优化，并探索大模型与传统模型的融合增强路径（如特征增强、表征学习、信号校准等）
AI策略优化：基于大模型对现有信贷策略体系进行自动化扫描与挑战，发现策略漏洞、模型退化、规则冲突、过度拦截等问题，输出结构化的优化方向建议，驱动策略迭代
对话式风控交互：参与设计基于大语言模型的多轮对话管理机制，解决意图识别、情绪感知、话术生成、谈判策略与引导等问题，提升模型在催收、智能客服等交互场景下的准确性、合规性与有效性
能力建设：参与构建有信贷领域特色的的基座模型，为信贷智能化产品提供算法视角输入，通过智能体应用，帮助算法和业务团队提高能力上限
优先资格
在ML/NLP/AI领域顶会或期刊（ICML、NeurIPS、ACL、EMNLP、AAAI、KDD等）发表过论文，或有开源项目贡献，或有全国性数学竞赛、建模竞赛获奖经历
有金融、信贷、风控、反欺诈等垂直领域算法工作或实习经历
有因果推断、多智能体协作、AI决策相关研究或项目经验
具备大规模模型训练、性能调优及稳定性保障的工程经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托蚂蚁集团海量真实业务数据，落地场景丰富
- 需平衡大模型的创造性与风控场景对确定性、可解释性的严苛要求
- 拥有博士学历或深厚学术背景，对AI前沿技术有强烈热情，且希望将技术应用于实际复杂业务场景的研究型工程师
缺点 / 挑战
- 处于金融科技与大模型结合的最前沿，技术挑战高且具备行业标杆意义
- 幻觉控制和因果推理是极高难度的技术瓶颈
角色解读
- 向AI风控专家、首席算法科学家方向发展，或在金融科技领域成为具备大模型落地能力的资深技术负责人
- 利用大模型和Agent技术重构传统风控流程，构建基于LLM的风险评估与决策系统
- 深入掌握大模型原理及后训练技术（SFT/RLHF），具备因果推断思维，精通Python/SQL及分布式训练框架
申请策略
- 准备关于‘大模型如何替代或增强传统评分卡’的深度思考，展现对业务痛点的深刻理解和技术解决方案的可行性
- 突出大模型后训练（SFT/RLHF）的具体项目经验，展示在幻觉控制、置信度校准方面的技术突破
- 强调因果推断在决策中的应用案例
- 加强金融风控业务知识储备，理解PD模型、反欺诈等传统风控逻辑，以便更好地实现大模型与传统模型的融合
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点阐述技术选型的理由、遇到的具体难点（如数据稀疏、算力限制）、解决方案的创新性以及最终的业务指标提升
- 如何在保证风控准确性的前提下，控制大模型的幻觉问题？
- 请分享一个你使用RLHF或DPO优化模型表现的具体案例
- 因果推断在大模型风控决策中有哪些具体的应用场景和挑战？
- 如何设计Agent架构来处理多轮对话中的意图识别和情绪感知？
- 复习大模型最新论文（如LLaMA系列、Qwen系列的技术报告），梳理自己在NLP和风控领域的代表性项目，准备应对关于模型可解释性和合规性的深度提问
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
作为头部互联网巨头，提供具有竞争力的薪酬包和完善的福利体系，满足高技能人才的经济回报预期。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–7.0万/月）
成长发展
95较高
岗位直接涉及大模型与风控的前沿结合，技术栈极具前瞻性，且背靠亿级用户平台，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、SFT、RLHF、RAG、因果推断、分布式训练
业务类型profit_center
工作生活
40较低
大厂核心研发部门通常工作强度较大，虽未明确提及加班文化，但高压环境和高标准要求可能影响工作生活平衡。
工作模式未明确
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
70中等
致力于通过技术手段提升金融服务的公平性与安全性，保护亿级用户权益，具有一定的社会价值和使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号为亿级用户提供安全、高效、公平的金融服务
创新程度积极采用新技术
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