主分类:通用算法研发(其他方向)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "研究型实习生 - JVM优化参数的泛化迁移应用",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "阿里云",
"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里云",
"company_industry": "云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "Java应用程序的运行时行为由静态的程序和动态的workload共同决定,即使相同的Java应用在不同的workload上工作时,也会表现出不同的运行时行为。通过对应用运行时相似度建模,可以快速将已训练出的JVM优化参数泛化迁移到新的应用中。\n我们需要您可以研究解决应用程序运行时相似度的问题,主要包括以下职责:\n1. 研究建立应用的参数泛化迁移相似度模型\n2. 在实际应用中验证相似度模型\n3. 用相似度模型加速JVM优化参数训练的过程",
"requirements_text": "1. 扎实的工程能力,优良的编程风格,熟悉Python/C++语言和常用设计模式,具备复杂系统的设计开发调试能力;\n2. 优良的沟通表达能力、团队合作意识和经验;具备快速学习的能力,以及深入钻研技术问题的耐心;\n3. 熟悉计算机体系结构基础知识,有扎实高性能计算(GPU/x86/ARM等)、或机器学习方面的经验;",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"机器学习",
"团队协作",
"沟通表达"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199903720010?deptCodes="
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"fulltext": "研究型实习生 - JVM优化参数的泛化迁移应用\n研究型实习生 - JVM优化参数的泛化迁移应用\n\n基础信息\n毕业起止时间要求:2027-11-01 - 2030-01-01\n职位类别:技术类\n招聘项目:阿里巴巴研究型实习生\n工作地点:上海\n\n职位描述\nJava应用程序的运行时行为由静态的程序和动态的workload共同决定,即使相同的Java应用在不同的workload上工作时,也会表现出不同的运行时行为。通过对应用运行时相似度建模,可以快速将已训练出的JVM优化参数泛化迁移到新的应用中。\n我们需要您可以研究解决应用程序运行时相似度的问题,主要包括以下职责:\n1. 研究建立应用的参数泛化迁移相似度模型\n2. 在实际应用中验证相似度模型\n3. 用相似度模型加速JVM优化参数训练的过程\n\n职位要求\n1. 扎实的工程能力,优良的编程风格,熟悉Python/C++语言和常用设计模式,具备复杂系统的设计开发调试能力;\n2. 优良的沟通表达能力、团队合作意识和经验;具备快速学习的能力,以及深入钻研技术问题的耐心;\n3. 熟悉计算机体系结构基础知识,有扎实高性能计算(GPU/x86/ARM等)、或机器学习方面的经验;\n\n在招业务\n阿里云\nJava应用程序的运行时行为由静态的程序和动态的workload共同决定,即使相同的Java应用在不同的workload上工作时,也会表现出不同的运行时行为。通过对应用运行时相似度建模,可以快速将已训练出的JVM优化参数泛化迁移到新的应用中。\n我们需要您可以研究解决应用程序运行时相似度的问题,主要包括以下职责:\n1. 研究建立应用的参数泛化迁移相似度模型\n2. 在实际应用中验证相似度模型\n3. 用相似度模型加速JVM优化参数训练的过程\n1. 扎实的工程能力,优良的编程风格,熟悉Python/C++语言和常用设计模式,具备复杂系统的设计开发调试能力;\n2. 优良的沟通表达能力、团队合作意识和经验;具备快速学习的能力,以及深入钻研技术问题的耐心;\n3. 熟悉计算机体系结构基础知识,有扎实高性能计算(GPU/x86/ARM等)、或机器学习方面的经验;",
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