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蚂蚁集团-数据研发工程师-杭州/北京
蚂蚁集团-数据研发工程师-杭州/北京
发布于 41 分钟内普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Pytorch
Rag
多模态数据处理
大模型
数据治理
机器学习
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿技术岗位，医疗金融AI，技能成长好，但WLB和薪资福利信息不足。
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
38K
比数据工程中位数高
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 960 个在招 · 其中数据工程 16 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据工程 · 69 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位负责蚂蚁集团医疗和金融行业的数据产品与智能体产品的全链路研发，包括数据采集、建模到应用
构建高质量数据资产以支持大模型训练和业务应用
并参与业务场景的算法落地，推动数据驱动的业务迭代闭环
最低要求
计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业本科及以上学历，3年以上机器学习算法或数据工程相关经验
具备扎实的机器学习/深度学习功底，精通 Python，熟悉 PyTorch、Spark、Flink 等主流算法与数据技术栈，具备大规模数据治理、ETL、数据管线建设等工程化能力
熟悉大模型与AI数据处理能力，包括 Prompt 工程、RAG、Agent/智能体架构、多模态数据处理、模型微调（SFT/RLHF）等，能将业务问题转化为可迭代的算法与数据方案
工作职责
负责医疗/金融行业线数据产品与智能体产品的架构设计与研发，覆盖数据采集、加工、建模、服务化到智能体应用的全链路
负责行业高质量数据资产建设：面向大模型训练与业务应用，构建覆盖标注、清洗、过滤、合成、质量评估与版本管理的数据处理管线，持续挖掘高价值数据资源
负责医疗AI多模态数据处理能力建设，包括但不限于医学影像、病历文本、检验结构化数据等多模态数据的融合处理与特征工程
深入业务场景，支撑两核业务（核保/核赔）、医药真实世界研究、医疗算法等方向的算法研发与工程落地，建设垂类评测体系，驱动"数据—算法—业务"的迭代闭环
与业务、产品团队紧密协作，将业务需求转化为可落地的数据/AI解决方案和产品，推动数据产品与智能体产品在业务线的规模化应用
优先资格
具备良好的业务 sense 与业务理解能力，善于从业务场景中定义数据与算法问题，有医疗或金融行业经验（尤其保险两核、医药研发、真实世界研究等）者优先
在 ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、MICCAI、CVPR 等顶会或行业期刊发表过相关论文，或有医学/药学/公共卫生等交叉学科背景
有高质量开源项目、技术专利
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：涉及大模型、智能体等前沿技术，技能积累价值高
- 行业前景：医疗和金融是高价值行业，AI应用前景广阔
- 公司平台：蚂蚁集团是大平台，有丰富的业务场景和资源
- 业务理解：需要深入理解医疗或金融业务，跨界学习成本高
- 适合具备扎实机器学习背景、对数据工程和AI应用感兴趣、愿意深入业务场景的求职者
缺点 / 挑战
- 技术难度：需要处理多模态数据和大模型相关技术，挑战性强
- 竞争压力：蚂蚁集团竞争激烈，可能要求高绩效
角色解读
- 可向资深数据工程师或算法专家发展，专注于AI数据处理领域
- 可转向技术管理岗位，带领团队负责数据产品线
- 可深入医疗或金融行业，成为行业解决方案专家
- 负责医疗和金融行业数据产品与智能体产品的全链路研发，从数据采集到应用
- 构建高质量数据资产，支持大模型训练和业务应用，包括数据处理管线建设
- 参与业务场景的算法研发与工程落地，推动数据驱动的业务迭代
- 扎实的机器学习/深度学习功底，精通Python和相关技术栈
- 熟悉大模型与AI数据处理能力，如RAG、Agent架构、多模态数据处理
- 具备良好的业务理解能力，能将业务问题转化为数据/算法方案
申请策略
- 关注蚂蚁集团在医疗AI和金融数据领域的产品动态
- 准备展示如何将业务需求转化为数据解决方案的案例
- 突出机器学习/深度学习项目经验，特别是数据处理和模型训练部分
- 展示Python、PyTorch、Spark等技术栈的实际应用案例
- 强调医疗或金融行业相关经验或兴趣
- 深入学习大模型相关技术，如RAG、Agent架构和模型微调
- 了解医疗或金融业务知识，尤其是保险两核、医药研发等方向
- 提升数据治理和ETL工程化能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
- 结合具体技术细节和业务价值来回答
- 展示对行业理解和解决问题的思路
- 描述一个你参与的数据产品开发项目，重点说明数据处理和模型应用部分
- 如何构建一个支持大模型训练的数据处理管线？
- 解释RAG和Agent架构，并举例说明在业务中的应用
- 如何处理多模态医疗数据（如医学影像和病历文本）？
- 你如何从业务场景中定义数据和算法问题？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
70中等
JD未明确薪资和福利，但基于公司类型和岗位需求，薪资可能具有市场竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：28K-48K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿技术如大模型、智能体，有较好的技能成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、Spark、Flink、大模型、RAG、Agent、多模态数据处理
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及工作模式和WLB，可能基于现场办公，通勤和灵活性未知。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
医疗和金融行业AI应用具有较高的社会价值和前景，创新性较强。
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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