蚂蚁集团
网商银行-高级算法工程师-杭州
网商银行-高级算法工程师-杭州
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Dpo
Llm
Nl2Sql
Pytorch
Rag
Rlhf
Sft
Tensorflow
大模型
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿技术、高薪高成长，但工作强度大，WLB一般。
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。
薪资怎么样
55K
比机器学习工程中位数高
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 1080 个在招 · 其中机器学习工程 约 120 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 机器学习工程 · 约 270 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责主导网商银行信贷大模型的后训练体系，包括SFT、RLHF、DPO等，并构建垂直领域智能Agent系统，打造数据飞轮和评估体系，站在AI+金融前沿，将学术突破转化为业务生产力
适合具备扎实机器学习基础、丰富模型训练经验且对金融科技有浓厚兴趣的资深算法工程师
最低要求
计算机科学、人工智能、数学或相关专业的硕士及以上学历，3年以上机器学习/深度学习相关工作经验，具备大模型（LLM）、Agent相关项目经验者优先
扎实的机器学习基础，深刻理解深度学习、自然语言处理的基本原理，对Transformer架构、语言模型有深入理解
具备丰富的模型训练/微调实践经验，熟练掌握PyTorch/TensorFlow等至少一种深度学习框架，有SFT、RLHF、DPO等后训练全流程实践经验者优先
出色的编程和工程实现能力（Python），熟悉分布式训练框架、深度学习性能优化（如混合精度训练、ZeRO等）者优先
具备优秀的问题分析和解决能力，能够独立开展实验、分析结果并定位问题，对算法创新和解决挑战性问题有浓厚兴趣
在顶级会议（如NeurIPS, ICML, ICLR, ACL等）发表过相关论文，或有开源项目贡献（如参与过LLM相关项目：LLaMA-Factory, TRL等）
工作职责
主导信贷大模型的后训练体系：通过有监督微调（SFT）、奖励模型（RM）训练、人类反馈强化学习（RLHF）、直接偏好优化（DPO）等领域领先技术，让模型不仅“会回答”，更能“可解释、答得准、判得稳、符合专家直觉”，实现与信贷业务目标的深度对齐
构建垂直领域智能Agent系统的能力：能主导信贷场景下Intelligent Agent的核心框架设计，融合感知、规划、执行与持续学习机制，并通过知识图谱、RAG、NL2SQL等技术打通非结构化知识、结构化数据与自然语言交互，实现从行业洞察、风险画像到决策支持的端到端自动化
打造高质量领域数据飞轮：从零构建面向信贷场景的指令与偏好数据集，设计数据配比、清洗、增强与合成策略，持续提升数据效率与泛化能力
建立科学严谨的评估体系：构建覆盖准确性、逻辑一致性、风险敏感度、幻觉控制等多维度的自动化评测 pipeline，用数据驱动模型迭代，确保每一个版本都比上一个更可靠、更可用
站在AI+金融的最前沿：紧密跟踪全球大模型的最新进展（如新型偏好学习、多Agent协作等），快速将学术突破转化为业务生产力，解决真实世界中复杂、高风险的信贷决策挑战
同时将领域化的研究转化为高质量的顶会论文，形成持续学术影响力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 蚂蚁集团平台大，资源丰富，数据场景真实复杂，能积累宝贵经验
- 团队氛围好，鼓励创新，有发表顶会论文的机会，学术影响力提升
- 工作强度大，需要快速迭代模型，对算法工程师的体力和精力要求高
- 技术难度高，需要持续学习，紧跟大模型领域的最新进展
- 适合对AI技术有浓厚兴趣，具备扎实算法功底和丰富大模型训练经验，能承受高强度工作，并希望在金融科技领域深耕的资深算法工程师
缺点 / 挑战
- 站在AI+金融的最前沿，接触全球最新大模型技术，技术挑战大，成长快
- 业务压力大，模型效果需要直接对业务负责，容错率低
角色解读
- 技术专家路线：在信贷大模型领域深耕，成为该领域的权威专家
- 管理路线：带领团队，负责更大范围的算法团队和技术方向
- 学术路线：将研究成果转化为顶会论文，提升学术影响力
- 主导信贷大模型的后训练，包括SFT、RLHF、DPO等，确保模型与业务目标对齐
- 构建信贷场景下的智能Agent系统，融合知识图谱、RAG、NL2SQL等技术，实现端到端自动化
- 从零构建高质量领域数据集，设计数据策略，提升模型泛化能力
- 建立自动化评估体系，监控模型性能，并持续迭代优化
- 扎实的机器学习基础，深入理解Transformer架构和语言模型
- 熟练掌握PyTorch/TensorFlow，具备SFT、RLHF、DPO等后训练全流程实践经验
- 出色的Python编程能力，熟悉分布式训练框架和性能优化
- 具备优秀的问题分析和解决能力，能独立开展实验
申请策略
- 在简历中突出你的技术深度和业务结合能力，展示你如何解决复杂问题
- 了解蚂蚁集团的技术文化，强调你的创新精神和团队合作能力
- 突出大模型（LLM）相关项目经验，尤其是SFT、RLHF、DPO等后训练全流程实践
- 强调在顶级会议（NeurIPS, ICML等）发表的论文或开源项目贡献（如LLaMA-Factory）
- 展示在金融领域或信贷场景的应用案例，突出业务理解能力
- 量化你的模型效果提升，如准确率提升、风险降低等
- 深入学习大模型后训练技术，如RLHF、DPO，并动手实践
- 了解金融信贷业务，熟悉风控、反欺诈等场景
面试指南
- 回答项目经验时，采用STAR法则，突出背景、任务、行动和结果
- 回答技术问题时，先阐述基本原理，再结合具体案例说明
- 回答开放性问题时，展示你的思考过程和逻辑，体现解决问题的能力
- 请详细介绍一下你在大模型后训练（SFT/RLHF/DPO）方面的项目经验？
- 如何评估一个信贷大模型的效果？你会设计哪些评估指标？
- 在构建智能Agent系统时，你如何设计其核心框架？
- 如何解决大模型在金融领域中的幻觉问题？
- 请谈谈你对Transformer架构的理解，以及它在语言模型中的优势
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利
85较高
蚂蚁集团作为行业巨头，提供具有竞争力的薪资和福利，补偿性动机满足程度较高。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
95较高
该岗位处于AI+金融前沿，技术挑战大，成长空间广阔，发展性动机满足程度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、SFT、RLHF、DPO、Agent、RAG、NL2SQL、知识图谱
成长机会顶会论文、学术影响力
业务类型profit_center
工作生活
40较低
该岗位工作强度大，需要快速迭代，工作生活平衡性较差。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
80较高
该岗位致力于用AI技术解决金融信贷领域的复杂问题，具有较高的社会价值和行业前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号智能决策大脑、解决真实世界中复杂、高风险的信贷决策挑战
创新程度开拓性创新（行业首创）
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