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-强化学习算法和大模型训推架构结合下的强化学习框架加速",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "阿里巴巴控股集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "AI Infra"AI生成
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"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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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
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"responsibilities": "结合强化学习算法以及大模型训推架构，对强化学习框架进行优化，提升大模型强化学习训练的效率。持续探索RL的前沿方向，实现丰富、便捷的真实环境交互能力。通过冗余生成、投机采样等生成加速技术，动态调度计算资源，协同异构硬件基础设施，极致压缩RL训练的时间消耗。从PPO、GRPO扩展出更丰富的RL算法范式，提升大模型在长思考、复杂推理方面的能力，推进大模型在国内最大的电商场景的业务落地。\n职位职责包括但不限于：\n1. 设计和实现机器学习系统所需要的大规模分布式计算系统，参与机器学习全生命周期（训练、推理、MLOps、CI/CD、AB testing）组件的开发与优化。\n2. 构建业界领先的超大规模稀疏训练引擎，通过软硬件协同以及工程算法联合优化，持续榨取高性能异构硬件的性能潜力，不断推高分布式训练的性能天花板。\n3. 构建业界先进的多模态、大语言训练引擎，通过持续的分布式训练优化，不断提升算法的训练规模，提升硬件的使用效率。\n4. 构建超大规模全流程机器学习平台，覆盖从特征工程、样本构建到模型量化交付，并通过构建SQL计算引擎、分布式特征服务、样本湖等，提升特征样本计算存储效率。\n5. 图学习、联邦学习、强化学习等多个AI方向算法工程解决方案的探索和落地。\n6. 在机器学习系统的前沿领域（如分布式训练、软硬协同设计等）参与应用驱动的研究。",
"requirements_text": "1、精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言，了解至少一种主流机器学习建模框架；\n2、对于机器学习和数学有较强的理解能力，有机器学习领域经验（计算机视觉、语音、NLP、推荐系统）优先；\n3、热衷于数据结构和算法、在ACM大赛成绩优异者优先；\n4、有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先；\n5、熟悉异构计算和高性能计算，有GPU、端侧等软硬件优化经验者优先；\n6、熟悉常用机器学习算法，有linux下开发经验的，大规模数据处理经验优先。\n7、实习时间要求（必须满足）：能保证连续实习6个月及以上\n一段全新、有意思的旅程正待开启！为了更全面的展现你自己，你还可以在简历中附上你认为自己最有意思的爱好、特长、经历，或是对未来有意思的畅想，没有限制，此项非必填。加入我们，一起打开有意思的未来！",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"Linux",
"机器学习",
"自然语言处理",
"计算机视觉",
"数据结构",
"建模"
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"preferred_qualifications": "2、对于机器学习和数学有较强的理解能力，有机器学习领域经验（计算机视觉、语音、NLP、推荐系统）优先；3、热衷于数据结构和算法、在ACM大赛成绩优异者优先；4、有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先；5、熟悉异构计算和高性能计算，有GPU、端侧等软硬件优化经验者优先；6、熟悉常用机器学习算法，有linux下开发经验的，大规模数据处理经验优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "研究型实习生-强化学习算法和大模型训推架构结合下的强化学习框架加速\n研究型实习生-强化学习算法和大模型训推架构结合下的强化学习框架加速\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2028-01-01 - 2029-12-01\n职位类别：AI Infra\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结合强化学习算法以及大模型训推架构，对强化学习框架进行优化，提升大模型强化学习训练的效率。持续探索RL的前沿方向，实现丰富、便捷的真实环境交互能力。通过冗余生成、投机采样等生成加速技术，动态调度计算资源，协同异构硬件基础设施，极致压缩RL训练的时间消耗。从PPO、GRPO扩展出更丰富的RL算法范式，提升大模型在长思考、复杂推理方面的能力，推进大模型在国内最大的电商场景的业务落地。\n职位职责包括但不限于：\n1. 设计和实现机器学习系统所需要的大规模分布式计算系统，参与机器学习全生命周期（训练、推理、MLOps、CI/CD、AB testing）组件的开发与优化。\n2. 构建业界领先的超大规模稀疏训练引擎，通过软硬件协同以及工程算法联合优化，持续榨取高性能异构硬件的性能潜力，不断推高分布式训练的性能天花板。\n3. 构建业界先进的多模态、大语言训练引擎，通过持续的分布式训练优化，不断提升算法的训练规模，提升硬件的使用效率。\n4. 构建超大规模全流程机器学习平台，覆盖从特征工程、样本构建到模型量化交付，并通过构建SQL计算引擎、分布式特征服务、样本湖等，提升特征样本计算存储效率。\n5. 图学习、联邦学习、强化学习等多个AI方向算法工程解决方案的探索和落地。\n6. 在机器学习系统的前沿领域（如分布式训练、软硬协同设计等）参与应用驱动的研究。\n\n职位要求\n1、精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言，了解至少一种主流机器学习建模框架；\n2、对于机器学习和数学有较强的理解能力，有机器学习领域经验（计算机视觉、语音、NLP、推荐系统）优先；\n3、热衷于数据结构和算法、在ACM大赛成绩优异者优先；\n4、有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先；\n5、熟悉异构计算和高性能计算，有GPU、端侧等软硬件优化经验者优先；\n6、熟悉常用机器学习算法，有linux下开发经验的，大规模数据处理经验优先。\n7、实习时间要求（必须满足）：能保证连续实习6个月及以上\n一段全新、有意思的旅程正待开启！为了更全面的展现你自己，你还可以在简历中附上你认为自己最有意思的爱好、特长、经历，或是对未来有意思的畅想，没有限制，此项非必填。加入我们，一起打开有意思的未来！\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n结合强化学习算法以及大模型训推架构，对强化学习框架进行优化，提升大模型强化学习训练的效率。持续探索RL的前沿方向，实现丰富、便捷的真实环境交互能力。通过冗余生成、投机采样等生成加速技术，动态调度计算资源，协同异构硬件基础设施，极致压缩RL训练的时间消耗。从PPO、GRPO扩展出更丰富的RL算法范式，提升大模型在长思考、复杂推理方面的能力，推进大模型在国内最大的电商场景的业务落地。\n职位职责包括但不限于：\n1. 设计和实现机器学习系统所需要的大规模分布式计算系统，参与机器学习全生命周期（训练、推理、MLOps、CI/CD、AB testing）组件的开发与优化。\n2. 构建业界领先的超大规模稀疏训练引擎，通过软硬件协同以及工程算法联合优化，持续榨取高性能异构硬件的性能潜力，不断推高分布式训练的性能天花板。\n3. 构建业界先进的多模态、大语言训练引擎，通过持续的分布式训练优化，不断提升算法的训练规模，提升硬件的使用效率。\n4. 构建超大规模全流程机器学习平台，覆盖从特征工程、样本构建到模型量化交付，并通过构建SQL计算引擎、分布式特征服务、样本湖等，提升特征样本计算存储效率。\n5. 图学习、联邦学习、强化学习等多个AI方向算法工程解决方案的探索和落地。\n6. 在机器学习系统的前沿领域（如分布式训练、软硬协同设计等）参与应用驱动的研究。\n1、精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言，了解至少一种主流机器学习建模框架；\n2、对于机器学习和数学有较强的理解能力，有机器学习领域经验（计算机视觉、语音、NLP、推荐系统）优先；\n3、热衷于数据结构和算法、在ACM大赛成绩优异者优先；\n4、有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先；\n5、熟悉异构计算和高性能计算，有GPU、端侧等软硬件优化经验者优先；\n6、熟悉常用机器学习算法，有linux下开发经验的，大规模数据处理经验优先。\n7、实习时间要求（必须满足）：能保证连续实习6个月及以上\n一段全新、有意思的旅程正待开启！为了更全面的展现你自己，你还可以在简历中附上你认为自己最有意思的爱好、特长、经历，或是对未来有意思的畅想，没有限制，此项非必填。加入我们，一起打开有意思的未来！",
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