蚂蚁集团实习岗位

岗位描述 ● 銀行產品開發協調，具備金融基礎產品方案設計及優化能力，以及協調各生態部門，推動產品方案落地交付； ● 負責銀行基礎產品，賬戶、存款、匯款等等方面的產品功能管理和優化，提升用戶體驗，降低客訴。 ● 統籌負責識別、分析和評估來自香港監管機構的合規要求，將監管要求轉化為具體的產品需求，協調技術團隊完成開發和上

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岗位描述 研究领域： 数据处理 项目简介： AI Data Pipeline 是由数据处理、特征构造、模型推理和结果后处理共同组成的异构计算链路。不同阶段可以选择 ODPS、AntSpark、AFlow 等支持CPU/GPU计算的分布式计算引擎，也可以选择 Theta推理、AIStudio GPU Pod，以及

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岗位描述 研究领域： 数据处理 项目简介： AI Data Pipeline 中越来越多的清洗、分类、打分、向量化、解析和内容理解任务需要调用模型推理。现有推理方式主要分为两类：一类通过 Theta 或Glink进行远程推理，具备接入简单、弹性伸缩等优势，但受到网络传输、服务限流、数据安全和调用成本约束；另一类

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岗位描述 研究领域： 数据合成与标注 项目简介： 随着大模型进入 Reasoning 与 Agentic 阶段，后训练数据建设的核心问题正在从“如何获得更多数据”转向“如何持续获得对当前模型真正有效的数据”。尤其在 RL 训练中，数据价值与模型当前能力高度相关：过于简单的数据训练收益有限，过难的数据又缺乏有效探

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岗位描述 研究领域： 数据合成与标注 项目简介： 随着大模型进入 Reasoning 与 Agentic 阶段，后训练数据建设的核心问题正在从“如何获得更多数据”转向“如何持续获得对当前模型真正有效的数据”。尤其在 RL 训练中，数据价值与模型当前能力高度相关：过于简单的数据训练收益有限，过难的数据又缺乏有效探

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岗位描述 Role Summary & Expectations The Business Development Manager – Commercial District Expansion will drive Alipay+ merchant acceptance and brand visibility ac

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岗位描述 Ant International GRM (Global Risk Management) is the department responsible for managing account security, fund security, anti-money laundering, content s

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岗位描述 研究领域： 数据合成与标注 项目简介： 金融大模型的后训练数据，正在从相对静态的知识问答、指令微调数据，逐步转向更贴近真实金融工作的复杂任务数据，这类任务不仅需要一条“问题—答案”，还需要完整的任务环境、工具、执行轨迹、过程反馈和可验证的评价标准，因此生产难度和成本显著高于传统 SFT 数据。 由于金

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岗位描述 研究领域： 数据合成与标注 项目简介： 金融大模型的后训练数据，正在从相对静态的知识问答、指令微调数据，逐步转向更贴近真实金融工作的复杂任务数据，这类任务不仅需要一条“问题—答案”，还需要完整的任务环境、工具、执行轨迹、过程反馈和可验证的评价标准，因此生产难度和成本显著高于传统 SFT 数据。 由于金

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岗位描述 研究领域： 大数据 项目简介： 随着大语言模型在 Agentic 领域的快速演进，行业竞争重心正从能回答向能完成任务加速转移。Agent 需要在真实或仿真环境中理解目标、调用工具、与外部状态持续交互，并在多步推进中完成复杂任务。在这一范式下，高质量、可验证、覆盖多样任务类型的训练种子数据，成为决定模型

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岗位描述 研究领域： 数据挖掘 项目简介： 全网数据是大模型训练语料最大的数据来源，互联网是最重要的世界知识来源之一。但全网数百万亿的网页规模，也会带来很大的挑战，下面围绕几个关键层次展开说明下： 1. 全网高价值内容稀疏性 — Common Crawl等采集数据中仅不到5%满足LLM/RAG质量要求，数据转化

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岗位描述 岗位描述 面向大模型 Agent 的训练、评测与运行场景，建设稳定、高效、可扩展的基础设施，覆盖执行环境、任务调度、数据与镜像流水线、自动化评测及开发者工具，支持 Agent 在软件工程、终端操作等复杂任务中的规模化运行。 岗位职责 根据经验与能力，参与或负责以下方向： Agent Runtime 与沙盒环境

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岗位描述 数据决定了模型能力的上限，如何以 低成本、大规模的方式持续生产能够补齐模型能力的数据，是推动模型持续演化的重要基础。 可信是医疗AI的根基。我们深耕医疗领域，希望通过技术手段解决医疗数据专业性强、获取成本高、正确性要求高等行业难题，建立稳定、高质量、可规模化的医疗数据生产体系。 效率决定模型迭代的速度。我们希

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岗位描述 • Provide expert advice, review and approve online and offline Point of Sale Materials, website content, social media posts, promotional articles, marketin

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岗位描述 1. Strategic Partnership Management Build and maintain deep relationships with merchants' marketing, growth, and C-level management teams. Establish long-t

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岗位描述 研究领域： 大数据 项目简介： 当前多模态合成数据质量评估高度碎片化：图文对往往仅依赖CLIP Score衡量表层相似度，视频-文本对则多聚焦检索Recall，忽视深层语义与因果关联。这种单维、分立的评估路径，无法统一刻画“事实一致性、时序一致性、跨模态对齐度、语义丰富度”等核心维度，致使标注噪声、逻

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岗位描述 研究领域： 大数据 项目简介： 当前多模态合成数据质量评估高度碎片化：图文对往往仅依赖CLIP Score衡量表层相似度，视频-文本对则多聚焦检索Recall，忽视深层语义与因果关联。这种单维、分立的评估路径，无法统一刻画“事实一致性、时序一致性、跨模态对齐度、语义丰富度”等核心维度，致使标注噪声、逻

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岗位描述 研究领域： 大数据 项目简介： 大语言模型的训练效果在很大程度上由训练数据的质量决定。随着模型规模与训练数据量的持续扩大，如何从海量原始数据中高效筛选出真正对模型能力提升有贡献的样本，已成为制约大模型研发效率的核心瓶颈之一。 当前业界主流的数据质量筛选范式，以 Bradley-Terry 类通用质量算

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岗位描述 研究领域： 大数据 项目简介： 大语言模型的训练效果在很大程度上由训练数据的质量决定。随着模型规模与训练数据量的持续扩大，如何从海量原始数据中高效筛选出真正对模型能力提升有贡献的样本，已成为制约大模型研发效率的核心瓶颈之一。 当前业界主流的数据质量筛选范式，以 Bradley-Terry 类通用质量算

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岗位描述 我们希望把“理解用户”从一次性标签升级为可持续学习、可验证、可审计的智能体能力。你将基于海量数据，参与产品的用户记忆和个性化算法研发，让系统在跨会话、跨月度的长期交互中持续理解用户，并把记忆转化为有用、及时、可信的个性化服务。 具体职责包括以下相关方向的一项或多项： ● 长周期智能体记忆：研究并实现记忆抽取、

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岗位描述 1. Agent策略设计与迭代：根据功能需求制定benchmark、prompt调试与优化、设计context管理策略等，并根据离线&在线评测结果，做好trace与归因，迭代agent效果； 2. 适配LUI（语言用户界面）的功能设计：探索适配LUI的新老功能设计，优化 AI 输出呈现的交互体验与节奏感，提升

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岗位描述 岗位简介： 我们正在探索下一代大语言模型与通用人工智能的核心边界：不仅关注语言模型的规模化表达，更专注于模型训练的能力极限，并探索模型在复杂环境下的自我迭代、持续学习与自主进化。我们期待对 LLM 基础理论、强化学习、Self-Improvement 以及 Agent 感兴趣的同学加入，共同探索大模型在数据、

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岗位描述 Based in Shanghai, this individual will be part of International Business AML Team to support all business lines under Ant International. We are looking to

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岗位描述 We are seeking a detail-oriented Institution Due Diligence Analyst to join our Institution Risk Management team. The successful candidate will be responsib

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岗位描述 研究领域： 大模型智能体 项目简介： 在AI眼镜、视频交互等实时多模态交互场景中，系统需要持续处理长时间的流式视频输入，并在交互过程中逐步构建和更新对用户、环境及上下文的理解。现有的视频理解方法主要面向离线场景，存在以下核心技术挑战： 流式处理的实时性瓶颈：传统方法依赖完整视频片段进行批处理，难以满足

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岗位描述 研究领域： 数据合成与标注 项目简介： 团队正在构建 In-House Data Quality Benchmark——一套面向内部 Cowork（人机协同）工作流的数据质量评估基准，覆盖 SFT 指令数据、RLHF 偏好数据、CoT 思维链数据三大场景，定义了事实准确性、逻辑连贯性、指令遵从度、表达

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岗位描述 研究领域： 数据合成与标注 项目简介： 团队正在构建 In-House Data Quality Benchmark——一套面向内部 Cowork（人机协同）工作流的数据质量评估基准，覆盖 SFT 指令数据、RLHF 偏好数据、CoT 思维链数据三大场景，定义了事实准确性、逻辑连贯性、指令遵从度、表达

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岗位描述 • 负责集团国际社交媒体矩阵的日常运营与维护，将复杂的AI、金融科技、健康等技术故事转化为全球用户易于理解、愿意互动的生动内容。 • 策划并执行多平台差异化传播策略，针对X、LinkedIn、YouTube、TikTok等平台特性，定制技术科普、行业洞察等多元内容形式。 • 构建并深耕科技垂直领域KOL网络，

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岗位描述 1. 大模型风控决策：参与探索 LLM、Agent 及多模态模型在贷前、贷中、贷后风险识别与决策中的应用，对比分析大模型与量化模型的差异，挖掘增量风险信号； 2. 信贷模型建设：参与 PD、反欺诈、额度、用户画像等核心模型的设计、训练与迭代，探索大模型与传统机器学习模型的融合（特征生成、样本构造等）； 3.

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岗位描述 ● Drive the development of proposition for e-Commerce clients including lending, and cash management solutions ● Lead the design of new products and manage

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