团队主要负责蚂蚁集团的图机器学习、知识图谱、知识增强大模型等基础算法方向。团队研发了超大规模图学习系统AGL,并将其落地于金融风控、财富管理、搜索推荐、广告营销等上百个场景,推动图机器学习技术首次实现规模化工业应用;团队参与研发了工业级的知识图谱平台“知蛛”,支撑蚂蚁集团各业务专业知识图谱的高效构建和推理应用;近期,团队也投入到知识增强大语言模型技术的研发中,相关成果已在专业研报生成、专科医疗问诊等垂类专业应用中落地实践。此外,团队也坚持对图机器学习、知识图谱、知识增强大模型等课题的科研投入,已在相关领域发表CCF A/B类国际会议/期刊论文70余篇,相关技术成果获人工智能学会和电子学会的科技进步一等奖。
团队介绍
1. 负责研发图神经网络等图机器学习算法和模型,及其在蚂蚁集团的金融风控、财富管理、内容推荐、智能营销等关键场景的应用落地。
2. 负责研发知识图谱构建的算法和模型,包括抽取、链指、知识补全等,研发基于大语言模型的统一知识构建技术,提升蚂蚁集团各类专业知识图谱的质量和构建效率。
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,在医疗、金融、搜推等场景构建专业知识驱动的智能体应用。
4. 跟踪和研究前沿的图机器学习、知识图谱、大模型、智能体(Agent)等技术方向,推动相关领域技术创新。
职位描述
1. 硕士及以上学历,计算机科学或相关专业背景。
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。
3. 具备扎实的算法编程能力,熟练掌握python、TensorFlow、PyTorch等。
4. 熟悉图机器学习、知识图谱和大语言模型相关开源工作,如PyG、DGL、OpenKG、Neo4j、ChatGLM、LLaMA等。
5. 具备良好的分析和问题解决能力、优秀的工程素养,能够独立思考和解决实际问题。
6. 具备较强的团队合作能力和沟通能力,能够与业务团队、产品团队和其他技术团队紧密配合。
加分项:
1. 在图机器学习、知识图谱相关领域有科研或实践经验,在国际顶级会议/期刊发表过高质量论文。
2. 在大语言模型领域有科研或实践经验。
3. 在大数据处理、大规模分布式计算、分布式训练、推理优化等领域有科研或实践经历。