【蚂蚁星】算法工程师-自然语言处理/多模态大模型
职位描述
1.负责大模型技术前沿技术跟踪、创新和落地，利用NLP技术如意图理解、对话管理等构建新一代的生成式对话机器人与辅助系统；在服务的前中后台，通过文本摘要，智能质检，观点挖掘，模拟对话等，辅助服务人员多渠道，多语言服务能力；运用反馈标注、知识体系建设、知识图谱构建等任务，致力于挖掘客服场景问题并全面提升服务效率，实现对标人工客服的理解、生成、执行能力；
2.深入跟踪调研大语言模型以及相关方向 (包括但不限于 NLP/CV/多模态/智能等) 的前沿技术，并适时进行技术分享。推动相关领域技术创新，进行专利申请和学术文章发表。
3.负责研发知识增强大语言模型技术，包括大模型领域适配、知识对齐、知识增强等，深入挖掘垂直行业、开源以及蚂蚁的海量数据，构建行业知识库，以支持相关技术的蚂蚁国际各个业务中的持续创新和实践应用；
4.深度参与产品研发项目，与团队成员合作，共同推动人工智能技术在实际业务中的应用和落地。
职位要求
1.计算机、人工智能、统计学、数学或相关专业的博士生，特别优秀的硕士生亦可；
2.熟练掌握机器学习、自然语言处理、大语言模型等相关领域的基本理论和算法，有在 CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML/ICLR/TPAMI/ICJV 等国际顶会顶刊发表论文经验者优先；
3.具备NLP/CV/多模态科研背景，具有NLP或垂直行业大模型Pre-train、Finetune、Inference等优化经验优先；
4.扎实的算法工程能力，熟练掌握python、TensorFlow、PyTorch等有大规模数据处理、大规模分布式训练等工程经验的优先；
5. 具有良好的表达能力，和团队合作能力，具有熟练的中英文沟通能力优先。
【蚂蚁星】算法工程师-隐私计算/密码/安全
细分领域：熟悉公钥密码学，安全多方计算、同态加密、差分隐私、零知识证明、后量子密码学、可信计算、联邦学习等至少其中一项。
职位描述：
1.负责密码学前沿技术跟踪和创新预研，进行隐私计算高性能、高精度、通用化方面的的基础研究；
2.负责将隐私计算技术应用于现实问题，面向场景优化的密码算法和系统；
3.跟踪、探索隐私计算方向前沿技术，并适时进行技术分享、专利申请和学术文章发表。
4.通过行业深度洞察以及前膽性思考，探索前沿技术、预研新场景，引导行业标准制定以及打造全球领先的行业品牌心智。
职位要求
1.计算机科学、密码学、数学、统计学或相关领域的博士生，特别优秀的硕士生亦可；
2.熟悉至少1种密码学/隐私保护（包括但不限于公钥密码学，安全多方计算、同态加密、差分隐私、零知识证明、可信计算、联邦学习、后量子密码学等等）领域的技术，了解当前国内外业界在该领域的最新进展；
3.在AI或安全等领域的顶尖学术会议/期刊有相关论文发表者，以及相关竞赛获得优异成绩者优先；
4.精通 C++ ，Python或 Rust，具备快速复现四大顶会上该领域相关论文的能力，有相应开源库贡献最佳；有多线程和网络 rpc 编程经验，熟悉分布式系统设计，有大规模分布式机器学习框架的研发经验者优先；
5.具有熟练的中英文沟通能力优先；
6.对所在领域有热情，相信方法总比困难多，善于独立思考并反思总结；有良好的表达和沟通能力及协作精神。
大模型研发工程师
1、参与蚂蚁全球大模型平台的设计与开发，支撑大模型的研发训练以及在业务场景的应用落地。
2、独立承接项目需求，负责业务需求分析、系统核心方案设计和代码编写。
3、学习业界大模型与生成式人工智能进展，参与相关的工程能力建设。
4、负责线上系统的维护和管理，定位和优化线上问题快速，保障系统稳定运行。
职位要求
1、计算机相关专业硕士及以上学历，并具有扎实的算法基础
2、具有良好的Java基础，对JVM的常用知识有一定的了解，具有Java IO、多线程、网络等方面的编程能力
3、熟悉Spring、MyBatis等常用Java框架，能够进行工程应用
4、熟悉数据库的设计，具备SQL编写及调优能力
5、较好的表达和沟通能力，热爱技术研发，具有快速学习能力，注重代码质量
6、有生成式AI相关经验者优先
7、有高并发或分布式应用经验者优先
8、了解Linux系统和K8s的基本操作者优先
9、有机器学习算法背景、Python工程背景者优先
算法工程师-隐私计算/密码/安全
● 负责研究并优化最新的隐私计算技术，并解决隐私保护高性能、高精度、通用化等问题；
● 负责将隐私计算技术其应用于现实问题，解决隐私计算在实施过程中遇到的技术难题；
● 与产品团队协作，将隐私计算技术集成到产品和服务中；
● 通过行业深度洞察以及前膽性思考，用前沿技术探索、预研新场景，引导行业标准制定以及打造全球领先的行业品牌心智。
1. 计算机科学、密码学、数学、统计学或相关领域的硕士或以上学位；
2. 熟悉公钥密码学，安全多方计算、同态加密、差分隐私、零知识证明、可信计算、联邦学习等至少其中一项；
3. 熟悉 C++ ，Python或 Rust，有多线程和网络 rpc 编程熟悉分布式系统设计，有大规模分布式机器学习框架的研发经验，熟悉 SPMD/MPI 等编程范式，熟悉深度学习编译器技术栈，有 TVM/MLIR/XLA 相关经验者优先，有 DSL 设计经验，熟悉常见编译优化方法，熟悉 x86 intrinsic 指令调优等；
4. 熟悉 Spark 核心概念和API，精通SQL，熟悉关系数据库和数据仓库技术，或者，有大规模分布式 OLAP/HTAP 系统的开发经验，了解 Hive/ODPS/Clickhouse/DuckDB 等数据分析系统的工作原理；
5. 具有良好的学习和沟通能力，有责任心，对技术有热情，有钻研精神，能够在快节奏的环境中独立工作，并适应快速变化的技术要求；
6. 发表AI或安全顶会论文者优先。
