蚂蚁集团2027届校招岗位

岗位描述 1. 负责 AI 健康 Chatbot / Personal Agent 的评测体系建设，围绕疾病咨询、辅助问诊、报告解读，以及减重、营养运动、慢病管理等场景，设计评测标准、指标与方案； 2. 从用户健康需求和产品体验出发，评估内容科学性、安全性、多轮沟通、个性化及建议可执行性，衡量产品是否帮助用户理解健康问

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岗位描述 业务价值和岗位价值全链路介绍【请看】：https://render.alipay.com/p/yuyan/180022670000135291/index.html 1. 模型训练策略制定：结合临床场景与医学专业要求，参与医疗大模型训练目标、训练策略及优化方向制定； 2. 训练数据构建：设计并建设高质量医学

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岗位描述 团队介绍： 蚂蚁健康正在自研医疗多模态大模型（Santé-VL），你身边的阿福，让 AI 真正理解医学、服务医生和患者。我们相信：好的医疗 AI，一定要由懂医学的人深度参与构建。 工作内容： 1. 本岗位同时面向大模型算法人才与医学专业人才开放，设「基础模型方向」与「应用算法方向」两大方向； 2. 无论你擅

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岗位描述 团队介绍： 蚂蚁阿福是蚂蚁集团旗下的 AI 健康应用，依托蚂蚁医疗大模型，面向患者和医生提供智能医疗解决方案。我们期待对医学人工智能有研究热情的同学加入，围绕患者健康状态、疾病演化与诊疗干预开展研究，推动健康预测模型的构建与应用。 工作职责： 1. 负责医学大语言模型、多模态大模型及医学基础模型的架构设计与

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岗位描述 真实世界中，大量重要问题并不存在于文本里，而是隐藏在表格、数据库和不断变化的业务数据中：变量之间如何相互作用，哪些规律能够跨越环境保持稳定，一个微小变化又会如何影响最终决策。 我们希望构建能够直接理解结构化数据的基础模型，让模型不只回答“结果是什么”，还能进一步理解数据背后的关系、机制与因果，从Predict

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岗位描述 网商银行 AI 金融助手方向，我们提供： 参与网商银行最具战略意义的 AI 产品，每一次策略迭代都可能直接影响数千万经营者的金融体验。 蚂蚁集团生态内，海量真实金融场景、领先的大模型与 Agent 技术栈、丰富业务与运营资源。 与顶级算法、业务专家共事，在 AI 金融 Agent 这一"行业尚无人定义"的前沿

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岗位描述 1. 参与大模型长期记忆系统研发，覆盖事实抽取、主体识别、时间与状态建模、冲突更新、检索排序和回答消费； 2. 基于医疗对话、体检报告、图片/PDF及IoT健康数据，建设可追溯、可纠错、可评测的用户记忆能力； 3. 参与Benchmark、badcase归因、消融及A/B实验，打通离线指标、回答质量、用户体验

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岗位描述 1. 围绕医疗场景（电子病历、处方、检验报告、医学影像、基因测序、医学知识图谱等），构建医疗多模态非结构化数据的结构化、标准化处理能力，打造涵盖解析、召回、去重、去毒、脱敏合规等多环节的高质量医疗数据处理算子，参与医疗大模型数据处理工程平台建设，推动医疗业务与数据技术的融合落地； 2. 熟练应用 prompt

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岗位描述 训练具备前沿Cyber能力的大模型，实现大模型在漏洞挖掘、漏洞利用、安全攻防等Cyber场景中的能力提升。 岗位要求 1. 计算机、人工智能、网络安全等相关专业博士或硕士； 2. 在大模型训练领域具有扎实的理论基础与实践能力，有Agentic SFT/RL等相关领域经验； 3. 在以下方向中至少有一项研究或

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岗位描述 我们是蚂蚁财保设计团队，为支付宝内蚂蚁保、蚂小财、余额宝、财富黑卡等国民级金融产品与服务提供设计解决方案。 我们用设计回应用户对财富管理、风险保障与生活安全感的真实需求，让复杂金融服务更可信、清晰、有温度。 在 AI 时代，我们的设计不止于传统的交互设计与视觉表达，也涵盖金融服务体验与效率优化、AI 人机交互

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岗位描述 支撑5T模型与10万+卡规模集群及持续数小时、数天甚至更长周期的 Agentic RL，研究超长上下文 Rollout 下的 KV Cache 管理、动态批处理、异步调度、多维负载均衡、长程状态保存和细粒度容错；协同优化模型并行、专家并行、计算通信 Overlap、低精度训练与关键算子，突破大规模智能训练的效

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岗位描述 研究智能系统如何利用任务结果、环境反馈和评测信号，持续优化推理策略、记忆机制、Agent Harness 与训练数据，并进一步演化任务生成、能力诊断、验证信号和优化策略，以跨代能力增益、分布外泛化、非退化约束和单位计算收益为标准，探索可验证、可持续的 Recursive Self-Improvement。

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岗位描述 1. 面向投研、估值和金融建模等真实工作流，将金融专家的分析过程表示为可执行、可审计的长程推理轨迹； 2. 研究多源信息检索与交叉验证、时序一致性、数值推理、可信度控制、可验证奖励与长程信用分配，并通过 Agentic RL、Multi-Teacher On-Policy Distillation（MOPD）

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岗位描述 部门介绍： 你用几年时间研究一个病种的影像、临床信号或病理特征，可以发几篇好论文；你把这些能力训练进AI，可以让百万千万级的患者获得更早的发现、更准的判断、更好的治疗。 我们用多模态数据——影像、病理、生理信号、临床指标、随访数据——构建医学AI诊疗模型。从肿瘤的精准诊断分型，治疗方案与分层随访，到心血管的院

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岗位描述 你是优秀的研发工程师， 负责云计算和大数据基础技术研发，包括不限于以下方向： 1.云基础设施技术，包括研发面向百万级服务器的网络（如RDMA、可编程芯片）、服务器（如异构计算）、数据中心，以及构建超大规模的基础设施智能化运维体系（如AIOps）； 2.虚拟化技术，包括XEN、KVM等开源技术的改进，以及也包括

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岗位描述 1. 需求洞察与方案设计：深入客户业务一线，挖掘客户在数据与 AI 应用上的痛点，识别真实业务需求，并转化为可落地的端到端技术解决方案； 2. 技术验证与优化：基于客户数据与业务场景，快速搭建可运行原型并设计测试用例，完成原型验证、性能调优与迭代优化； 3. 能力集成与交付：制定实施方案并推进端到端交付，覆盖

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岗位描述 1. 迁移方案设计与落地： 完成传统数据库（Oracle/MySQL）等向 OceanBase 的数据迁移、数据校验、数据补齐等，并参与落地成客户现场的迁移方案。 2. 全周期交付实施： 参与 OceanBase 产品在客户现场的安装部署、功能性能测试、上线演练、问题台账跟进等，确保OceanBase产品可以

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岗位描述 我们聚焦实时多模态交互、数字人、虚拟环境、音视频生成等前沿 AI 场景，建设面向下一代多模态模型的评测算法与 Benchmark 体系。随着模型从“文本问答”走向 实时音视频理解、全双工语音交互、数字人生成、虚拟行为生成与多模态环境交互，传统静态评测已无法准确刻画模型能力。我们希望构建一套覆盖“理解 → 交互

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岗位描述 岗位描述： 你不来做后台分析师，你来做嵌入业务一线的问题定义者与端到端交付者。 核心价值是三层叠加：用大模型压低工程执行成本，把时间留给业务理解与增长判断，再将实战经验沉淀为团队可复用的资产——让数据能力从一次性交付走向持续复用。 岗位职责： 1. 深入业务前线，端到端交付增长方案 深入信贷、理财、支付等

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岗位描述 团队介绍： 我们聚焦通用智能与医疗健康等复杂场景，构建“评估 → 诊断 → 改进 → 验证”的自动化闭环：持续发现模型能力缺口，分析失败原因，生成针对性的训练数据与改进策略，并验证模型是否真正获得了可泛化的能力提升。你将参与 Self-evolving Models、Self-improving System

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岗位描述 部门介绍： 你用几年时间研究一个病种的影像、临床信号或病理特征，可以发几篇好论文；你把这些能力训练进AI，可以让百万千万级的患者获得更早的发现、更准的判断、更好的治疗。 我们用多模态数据——影像、病理、生理信号、临床指标、随访数据——构建医学AI诊疗模型。从肿瘤的精准诊断分型，治疗方案与分层随访，到心血管的院

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岗位描述 1. 投身大模型推理引擎的研发和优化工作，包括但不限于万亿级别的自回归模型、omni / diffusion多模态模型等； 2. 在推理引擎调度、算子研发、投机推理、全模态处理等方面具备科研/工作经验，致力于实现符合蚂蚁业务场景的推理技术； 3. 参与打造分布式的推理系统，结合计算卡、通信、存储等技术实现成本

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岗位描述 1.客情建设、维护与商机拓展，做好业务支持，进行产品技术价值传递； 2.推动决策和商机转化。与客户一线技术人员和决策团队建立紧密链接，做好客户需求诊断，解决客户问题； 3.通过集中培训及实战演练，深入理解数据库架构及应用场景，通过最佳实践的学习，深入理解客户业务并帮助客户取得更大的成功； 4.逐步拿到卓越的

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岗位描述 1. 面向支付宝线下支付增长，独立推进“发现盲区—构建特征—模型接入—A/B 验证—因果诊断”完整课题； 2. 融合交易行为、场景/商家信息和调研洞察，构建忠诚度、习惯强度、价格敏感、优惠依赖、场景扩散、商家执行等可解释特征； 3. 研发大模型/Agent 研究诊断能力，支持信息抽取、特征假设生成、异常实验归

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岗位描述 1. 负责健康时序基础模型的核心算法研发，研究 PPG、ECG、体温、运动、睡眠等多模态生理时序数据的统一表征与建模方法； 2. 探索长时程健康数据建模，使模型能够理解个人基线、昼夜/周期节律、长期趋势、异常事件以及跨信号关联； 3. 研究 Self-supervised Learning、Foundatio

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岗位描述 1. 负责医疗健康智能体核心算法研究与系统建设，包括复杂医学任务建模、长程规划与执行、工具调用、信息检索与证据综合、记忆机制、自我验证和多智能体协作等； 2. 探索 SFT、RL、Agentic RL、过程监督、环境反馈等训练方法，提高智能体在长程任务中的任务成功率、鲁棒性和泛化能力； 3. 构建医疗智能体训

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岗位描述 业务场景： 随着pretrain scaling、RL scaling、RSI(recursive self-improvement)等技术的发展，当前前沿大模型已经能够胜任coding(swe-bench)、办公(gdpval)等场景的复杂长程任务，实现了生产力的跃迁。这样的long-horizon age

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岗位描述 业务场景： 面向下一代 Medical AGI，研究 AI 如何形成对医学世界及其变化规律的内部模型，建立从状态理解、后果推演到交互学习和规划决策的基础能力。研究方向包括医学世界的状态表征与动态建模、行动后果推演、可交互模拟与规划，以及基于世界模型的医学 Agent 训练和评测，覆盖患者照护、诊疗决策等临床场

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岗位描述 核心定位寻找具备强技术背景、活跃AI应用思维的AI原生人才。不局限于纯算法或纯开发，而是能够理解业务场景，利用AI技术快速构建产品原型并落地，实现从技术到产品的闭环。 岗位要求 1.硕士及以上计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数学等相关专业，优秀的本科毕业可放宽，职位需要先实习再发offer； 2.优先

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岗位描述 Ling Team 聚焦百灵模型家族的核心算法创新。我们不仅关注算法的理论上限，更关注： * 算法在工业界场景的稳定落地与高效实现； * 训练与推理系统的极致性能（吞吐与利用率）； * 从数据处理到模型部署的全链路自动化与工程化； * 在万亿参数与百万上下文规模下的系统鲁棒性。 在1T参数与1M Contex

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