主分类:后端与业务系统研发
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "日常实习生-AI Coding 创新-服务端方向",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "阿里巴巴控股集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
},
"company": {
"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "是计算机、软件工程或相关专业的在校本科生或研究生(2027年及以后毕业)",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "一、关于我们 \n我们正在构建一个由AI驱动的全新编程范式——在这里,代码不仅是被写的,更是被“理解”、“推理”和“共创”的。你将站在AI for Coding 的最前沿,用工程能力将大模型的潜力转化为真实世界中数百万开发者的生产力革命,重新定义人与机器协同创造的方式。如果你对 AI 如何改变软件开发充满好奇,喜欢动手实践、敢于尝试新点子,欢迎加入我们,一起在 AI + Coding 的前沿探索中快速成长! \n二、你将参与 \n作为团队的实习生,你将深度参与真实 AI 产品后端系统的开发与优化,在导师指导下逐步承担以下方向的工作(根据兴趣和能力灵活调整): \n1、AI 服务后端开发:参与大模型调用接口、代码生成服务等模块的开发,学习如何将 AI 能力工程化落地;\n2、微服务与云原生实践:协助搭建和维护基于 Go/Java 的微服务架构,接触 Kubernetes、服务网格、日志监控等云原生技术;\n3、系统稳定性与可观测性:参与全链路监控、日志分析、简单故障排查等运维相关任务,理解高可用系统是如何构建的;\n4、安全与权限基础建设:了解用户权限模型、API 安全设计等基础安全机制,参与生产级风控功能的实现;\n5、AI 工程效能探索:尝试参与 DevOps 流程优化、自动化测试或推理加速的小型实验项目,感受 AIOps 的实际应用;\n6、商业化实践:你将参与面向 ToC 与 ToB 场景的商业化功能研发与迭代,在真实业务中理解技术如何转化为产品价值,体验从代码到商业落地的完整旅程。\n不要求你一开始就会所有东西!我们更看重你的学习意愿、动手能力和对 AI 编程的热情。",
"requirements_text": "三、我们希望你 \n1、是计算机、软件工程或相关专业的在校本科生或研究生(2027年及以后毕业); \n2、熟悉至少一门后端语言(如 Go、Java、Python、C++); \n3、了解基本的 数据结构、操作系统、网络、数据库等基础知识; \n4、对 AI(尤其是大模型、代码生成、智能编程)有浓厚兴趣,关注过 GitHub Copilot、Cursor 或类似工具; \n5、主动、好学、愿意沟通,不怕从“不会”开始。 \n四、你能获得 \n1、深度参与前沿 AI 产品的真实研发流程; \n2、导师一对一指导,快速提升工程能力和 AI 系统认知; \n3、接触大模型服务化、云原生、高并发等工业级技术栈; \n4、表现优异者可获得转正机会。 \n即使你还没做过分布式系统、没调过 GPU、没写过生产级别风控——只要你敢想、肯学、愿意动手,我们就愿意带你一起探索 AI 编程的未来!",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"数据结构",
"分布式系统",
"数据库",
"Go",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199905340008?deptCodes="
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "199905340008",
"post_date": "2026-05-28",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199905340008?deptCodes="
},
"fulltext": "日常实习生-AI Coding 创新-服务端方向\n日常实习生-AI Coding 创新-服务端方向\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:阿里巴巴日常实习生\n工作地点:杭州\n\n职位描述\n一、关于我们 \n我们正在构建一个由AI驱动的全新编程范式——在这里,代码不仅是被写的,更是被“理解”、“推理”和“共创”的。你将站在AI for Coding 的最前沿,用工程能力将大模型的潜力转化为真实世界中数百万开发者的生产力革命,重新定义人与机器协同创造的方式。如果你对 AI 如何改变软件开发充满好奇,喜欢动手实践、敢于尝试新点子,欢迎加入我们,一起在 AI + Coding 的前沿探索中快速成长! \n二、你将参与 \n作为团队的实习生,你将深度参与真实 AI 产品后端系统的开发与优化,在导师指导下逐步承担以下方向的工作(根据兴趣和能力灵活调整): \n1、AI 服务后端开发:参与大模型调用接口、代码生成服务等模块的开发,学习如何将 AI 能力工程化落地;\n2、微服务与云原生实践:协助搭建和维护基于 Go/Java 的微服务架构,接触 Kubernetes、服务网格、日志监控等云原生技术;\n3、系统稳定性与可观测性:参与全链路监控、日志分析、简单故障排查等运维相关任务,理解高可用系统是如何构建的;\n4、安全与权限基础建设:了解用户权限模型、API 安全设计等基础安全机制,参与生产级风控功能的实现;\n5、AI 工程效能探索:尝试参与 DevOps 流程优化、自动化测试或推理加速的小型实验项目,感受 AIOps 的实际应用;\n6、商业化实践:你将参与面向 ToC 与 ToB 场景的商业化功能研发与迭代,在真实业务中理解技术如何转化为产品价值,体验从代码到商业落地的完整旅程。\n不要求你一开始就会所有东西!我们更看重你的学习意愿、动手能力和对 AI 编程的热情。\n\n职位要求\n三、我们希望你 \n1、是计算机、软件工程或相关专业的在校本科生或研究生(2027年及以后毕业); \n2、熟悉至少一门后端语言(如 Go、Java、Python、C++); \n3、了解基本的 数据结构、操作系统、网络、数据库等基础知识; \n4、对 AI(尤其是大模型、代码生成、智能编程)有浓厚兴趣,关注过 GitHub Copilot、Cursor 或类似工具; \n5、主动、好学、愿意沟通,不怕从“不会”开始。 \n四、你能获得 \n1、深度参与前沿 AI 产品的真实研发流程; \n2、导师一对一指导,快速提升工程能力和 AI 系统认知; \n3、接触大模型服务化、云原生、高并发等工业级技术栈; \n4、表现优异者可获得转正机会。 \n即使你还没做过分布式系统、没调过 GPU、没写过生产级别风控——只要你敢想、肯学、愿意动手,我们就愿意带你一起探索 AI 编程的未来!\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n一、关于我们 \n我们正在构建一个由AI驱动的全新编程范式——在这里,代码不仅是被写的,更是被“理解”、“推理”和“共创”的。你将站在AI for Coding 的最前沿,用工程能力将大模型的潜力转化为真实世界中数百万开发者的生产力革命,重新定义人与机器协同创造的方式。如果你对 AI 如何改变软件开发充满好奇,喜欢动手实践、敢于尝试新点子,欢迎加入我们,一起在 AI + Coding 的前沿探索中快速成长! \n二、你将参与 \n作为团队的实习生,你将深度参与真实 AI 产品后端系统的开发与优化,在导师指导下逐步承担以下方向的工作(根据兴趣和能力灵活调整): \n1、AI 服务后端开发:参与大模型调用接口、代码生成服务等模块的开发,学习如何将 AI 能力工程化落地;\n2、微服务与云原生实践:协助搭建和维护基于 Go/Java 的微服务架构,接触 Kubernetes、服务网格、日志监控等云原生技术;\n3、系统稳定性与可观测性:参与全链路监控、日志分析、简单故障排查等运维相关任务,理解高可用系统是如何构建的;\n4、安全与权限基础建设:了解用户权限模型、API 安全设计等基础安全机制,参与生产级风控功能的实现;\n5、AI 工程效能探索:尝试参与 DevOps 流程优化、自动化测试或推理加速的小型实验项目,感受 AIOps 的实际应用;\n6、商业化实践:你将参与面向 ToC 与 ToB 场景的商业化功能研发与迭代,在真实业务中理解技术如何转化为产品价值,体验从代码到商业落地的完整旅程。\n不要求你一开始就会所有东西!我们更看重你的学习意愿、动手能力和对 AI 编程的热情。\n三、我们希望你 \n1、是计算机、软件工程或相关专业的在校本科生或研究生(2027年及以后毕业); \n2、熟悉至少一门后端语言(如 Go、Java、Python、C++); \n3、了解基本的 数据结构、操作系统、网络、数据库等基础知识; \n4、对 AI(尤其是大模型、代码生成、智能编程)有浓厚兴趣,关注过 GitHub Copilot、Cursor 或类似工具; \n5、主动、好学、愿意沟通,不怕从“不会”开始。 \n四、你能获得 \n1、深度参与前沿 AI 产品的真实研发流程; \n2、导师一对一指导,快速提升工程能力和 AI 系统认知; \n3、接触大模型服务化、云原生、高并发等工业级技术栈; \n4、表现优异者可获得转正机会。 \n即使你还没做过分布式系统、没调过 GPU、没写过生产级别风控——只要你敢想、肯学、愿意动手,我们就愿意带你一起探索 AI 编程的未来!",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T002",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}