主分类：AI训练推理与计算优化
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 - 大模型训推场景超长序列并行的通信计算重叠",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "阿里云",
"location": "杭州",
"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": {
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"currency": "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": "专注于大规模分布式文生视频/文生图推理系统的研究、探索和开发，具体职责包括：\n探索高性能、可扩展的分布式 DiT 推理引擎，支持大规模文生视频/文生图场景的高效部署；\n深入优化高性能算子、运行时、分布式策略等，打造业界领先的DiT推理引擎；\n分析现有引擎和典型负载的性能瓶颈，提出并实现创新的优化技术；\n针对文生视频/文生图等重点场景，构建业界领先的优化解决方案。",
"requirements_text": "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；\n熟悉计算机体系结构基础知识，有扎实的高性能计算（GPU）、或推理框架、或模型算法优化（量化/稀疏等）方面的经验； \n熟悉分布式系统、并行计算、通信优化等相关技术，具备大规模系统性能调优经验。\n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；\n加分项\n有突出的学术背景和创新研究能力；\n对DiT、文生视频/文生图等重点场景的系统优化或前沿算法有深入务实的经验；\n具有GPU高性能Kernel开发和优化经验；\n熟悉序列并行、数据并行等分布式训练/推理策略，具备通信开销评估与建模经验；\n有计算与通信重叠技术、动态策略优化等相关实践经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"分布式系统",
"性能调优",
"团队协作",
"沟通表达",
"建模"
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"preferred_qualifications": "加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"post_date": "2026-03-17",
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "研究型实习生 - 大模型训推场景超长序列并行的通信计算重叠\n研究型实习生 - 大模型训推场景超长序列并行的通信计算重叠\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：杭州\n\n职位描述\n专注于大规模分布式文生视频/文生图推理系统的研究、探索和开发，具体职责包括：\n探索高性能、可扩展的分布式 DiT 推理引擎，支持大规模文生视频/文生图场景的高效部署；\n深入优化高性能算子、运行时、分布式策略等，打造业界领先的DiT推理引擎；\n分析现有引擎和典型负载的性能瓶颈，提出并实现创新的优化技术；\n针对文生视频/文生图等重点场景，构建业界领先的优化解决方案。\n\n职位要求\n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；\n熟悉计算机体系结构基础知识，有扎实的高性能计算（GPU）、或推理框架、或模型算法优化（量化/稀疏等）方面的经验； \n熟悉分布式系统、并行计算、通信优化等相关技术，具备大规模系统性能调优经验。\n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；\n加分项\n有突出的学术背景和创新研究能力；\n对DiT、文生视频/文生图等重点场景的系统优化或前沿算法有深入务实的经验；\n具有GPU高性能Kernel开发和优化经验；\n熟悉序列并行、数据并行等分布式训练/推理策略，具备通信开销评估与建模经验；\n有计算与通信重叠技术、动态策略优化等相关实践经验。\n\n在招业务\n阿里云\n专注于大规模分布式文生视频/文生图推理系统的研究、探索和开发，具体职责包括：\n探索高性能、可扩展的分布式 DiT 推理引擎，支持大规模文生视频/文生图场景的高效部署；\n深入优化高性能算子、运行时、分布式策略等，打造业界领先的DiT推理引擎；\n分析现有引擎和典型负载的性能瓶颈，提出并实现创新的优化技术；\n针对文生视频/文生图等重点场景，构建业界领先的优化解决方案。\n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；\n熟悉计算机体系结构基础知识，有扎实的高性能计算（GPU）、或推理框架、或模型算法优化（量化/稀疏等）方面的经验； \n熟悉分布式系统、并行计算、通信优化等相关技术，具备大规模系统性能调优经验。\n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；\n加分项\n有突出的学术背景和创新研究能力；\n对DiT、文生视频/文生图等重点场景的系统优化或前沿算法有深入务实的经验；\n具有GPU高性能Kernel开发和优化经验；\n熟悉序列并行、数据并行等分布式训练/推理策略，具备通信开销评估与建模经验；\n有计算与通信重叠技术、动态策略优化等相关实践经验。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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