蚂蚁集团大模型数据智能算法工程师招聘（可内推）

职位描述

大模型数据认知方向，负责设计和开发先进的算法，解决大模型数据生产中的关键问题，包括但不限于数据知识体系生成、语料自动分类、智能数据标注、权威评测集建设以及基于评测的语料质量评估与合成。你的工作将直接影响蚂蚁大模型的训练效果和性能表现。工作将涉及以下一个或多个方向：

1、数据知识体系生成：研究基于LLM的自动知识图谱生成技术，设计并实现自动化算法，构建高效、可扩展的大模型数据知识体系；

2、语料自动分类：基于数据知识体系，研究和开发语料分类算法，指导大模型数据的拓展方向；

3、权威评测集建设：研究业界现有评测集的缺陷，构建标准化、多样化的权威评测集，用于评估大模型的性能；与跨职能团队合作，确保评测集覆盖全面且具有代表性；

4、语料质量评估与合成：建立大模型训练的数据驱动体系，开发语料质量评估算法，识别低质量或噪声数据。研究数据驱动的语料合成技术，基于模型的评测效果，针对性合成能够改进模型效果的训练语料，提升模型迭代效率；

5、智能标注链路研发：基于大模型数据的标注需求，研发辅助打标算法；设计构建 AI辅助的标注质量检验与标注提效的算法链路，提升人工标注的质检效率与标注质量；

6、技术创新与优化：持续跟踪学术界和工业界的最新研究成果，探索前沿技术在大模型数据中的应用。针对实际业务需求，提出创新性的解决方案并快速落地。

职位要求

1、计算机科学、人工智能、深度学习或相关领域的硕士及以上学历； 2、熟练掌握PyTorch、Tensorflow 等深度学习框架，理解大模型训练数据的需求，熟悉模型数据的链路； 3、优秀的定义、分析、解决问题的能力，自我驱动，具备较强的学习、创新应用和沟通协调能力，problem-solver。

以下情况优先考虑：

1、有大模型数据体系设计、语料分类、评测集建设、数据标注算法等相关项目的实践经验者优先。曾参与过大型数据集构建或数据质量评估工作的候选人优先考虑；

2、有大模型、智能体、强化学习、数据标注算法等相关技术领域工作经验者优先；

3、拥有计算机视觉、自然语言处理、人工智能相关领域的顶级会议论文发表，或者在相关算法竞赛中获得top排名者优先。

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