主分类：AI应用开发（非Agent）
辅助：生产运维与可靠性工程（仅展示）
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 - 面向网络智能化运维的 AI 研究与应用",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "阿里云",
"location": "北京 / 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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"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "基于意图的网络（Intent-Based Networking）管控和验证系统研发，具体职责包括：\n1. 开发大模型驱动的自然语言转意图语言工具，降低网络策略学习与迭代成本； \n2. 设计基于LLM的自动化网络变更方案生成系统，替代人工操作，减少错误风险； \n3. 构建变更方案智能理解与风险预检工具，辅助运营团队提前规避故障；",
"requirements_text": "1、扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉JAVA/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LLM技术（训练/推理/领域适配）或网络自动化（IBN/SDN/协议栈）；\n加分项：\n1、有突出的学术背景和创新研究能力；\n2、对LLM等重点场景的系统优化或前沿算法有深入务实的经验。\n3、熟悉网络协议(BGP,ISIS,Segment-Routing)并有实际开发经验",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"团队协作",
"沟通表达"
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"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "研究型实习生 - 面向网络智能化运维的 AI 研究与应用\n研究型实习生 - 面向网络智能化运维的 AI 研究与应用\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：北京 / 杭州\n\n职位描述\n基于意图的网络（Intent-Based Networking）管控和验证系统研发，具体职责包括：\n1. 开发大模型驱动的自然语言转意图语言工具，降低网络策略学习与迭代成本； \n2. 设计基于LLM的自动化网络变更方案生成系统，替代人工操作，减少错误风险； \n3. 构建变更方案智能理解与风险预检工具，辅助运营团队提前规避故障；\n\n职位要求\n1、扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉JAVA/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LLM技术（训练/推理/领域适配）或网络自动化（IBN/SDN/协议栈）；\n加分项：\n1、有突出的学术背景和创新研究能力；\n2、对LLM等重点场景的系统优化或前沿算法有深入务实的经验。\n3、熟悉网络协议(BGP,ISIS,Segment-Routing)并有实际开发经验\n\n在招业务\n阿里云\n基于意图的网络（Intent-Based Networking）管控和验证系统研发，具体职责包括：\n1. 开发大模型驱动的自然语言转意图语言工具，降低网络策略学习与迭代成本； \n2. 设计基于LLM的自动化网络变更方案生成系统，替代人工操作，减少错误风险； \n3. 构建变更方案智能理解与风险预检工具，辅助运营团队提前规避故障；\n1、扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉JAVA/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LLM技术（训练/推理/领域适配）或网络自动化（IBN/SDN/协议栈）；\n加分项：\n1、有突出的学术背景和创新研究能力；\n2、对LLM等重点场景的系统优化或前沿算法有深入务实的经验。\n3、熟悉网络协议(BGP,ISIS,Segment-Routing)并有实际开发经验",
"standard_classification": {
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