主分类：AI训练推理与计算优化
辅助：AI应用开发（非Agent）、云基础设施与系统软件研发（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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"job": {
"job_title": "AI平台研发工程师",
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"responsibilities": "负责AI平台的模型接入、推理优化及平台功能开发工作。负责AI基础设施的架构设计与迭代，将前沿AI技术转化为可落地的平台能力，支撑各业务的智能化需求。\n1.AI模型接入与推理加速：\n● 负责主流开源模型的接入适配工作，包括模型格式转换、服务化封装及API接口开发；运用各种技术手段优化推理耗时与资源使用率，提升AI平台的性能与成本优势。\n2.AI平台架构设计与开发：\n● 优化与迭代AI平台架构，提升AI平台的可扩展性、分布式系统吞吐量、系统安全与稳定性等，持续优化成本。\n3.AI能力产品化：\n● 开发并维护平台AI工具链，如LoRA微调训练 pipeline、模型评估工具等；参与Agent框架与Skills开发平台的建设，支持业务快速构建AI应用；跟踪AI领域前沿技术动态，参与技术调研与POC验证。",
"requirements_text": "基础条件：\n● 计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。\n● 有大型开源AI项目参与者加分。\n专业能力：\n● 系统工程与编程能力：具备良好的系统工程基础，熟悉Linux开发环境，熟练掌握Python，了解Go或Java，具备扎实的工程实现能力。能够了解并熟练应用编程Agent。\n● 分布式系统：了解分布式系统的基本原理（如一致性、容错、扩展性等）。\n● AI系统领域专业知识：\n○ 了解AI的基本原理，熟悉主流大模型的底层算法架构（如Transformers、扩散模型等），理解算法训练与推理的基本过程。\n○ 具备AI工程领域知识，了解PyTorch框架，理解vLLM、TensorRT等推理加速框架的底层原理，并能应用。\n○ 掌握AIGC应用的主要开发方向，如lora训练、Agent框架、prompt工程与skills开发。擅长利用前沿开源资源快速开发原型。\n能力特质：\n● 学习与动手能力：乐于学习，乐于了解前沿领域知识，喜欢动手尝试。\n● 思考与沟通能力：有较宽的技术视野，具备系统性的思维能力，并能通过清晰的逻辑进行沟通。\n● 技术鉴赏力与自驱力：技术架构偏好简洁优雅，永远对现有架构不满意，喜欢持续迭代，喜欢在工作中展示出自己的创新点。\"",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Linux",
"PyTorch",
"分布式系统",
"沟通能力",
"大语言模型"
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"fulltext": "AI平台研发工程师\nAI平台研发工程师\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：北京 / 广州 / 杭州 / 上海 / 深圳\n\n职位描述\n负责AI平台的模型接入、推理优化及平台功能开发工作。负责AI基础设施的架构设计与迭代，将前沿AI技术转化为可落地的平台能力，支撑各业务的智能化需求。\n1.AI模型接入与推理加速：\n● 负责主流开源模型的接入适配工作，包括模型格式转换、服务化封装及API接口开发；运用各种技术手段优化推理耗时与资源使用率，提升AI平台的性能与成本优势。\n2.AI平台架构设计与开发：\n● 优化与迭代AI平台架构，提升AI平台的可扩展性、分布式系统吞吐量、系统安全与稳定性等，持续优化成本。\n3.AI能力产品化：\n● 开发并维护平台AI工具链，如LoRA微调训练 pipeline、模型评估工具等；参与Agent框架与Skills开发平台的建设，支持业务快速构建AI应用；跟踪AI领域前沿技术动态，参与技术调研与POC验证。\n\n职位要求\n基础条件：\n● 计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。\n● 有大型开源AI项目参与者加分。\n专业能力：\n● 系统工程与编程能力：具备良好的系统工程基础，熟悉Linux开发环境，熟练掌握Python，了解Go或Java，具备扎实的工程实现能力。能够了解并熟练应用编程Agent。\n● 分布式系统：了解分布式系统的基本原理（如一致性、容错、扩展性等）。\n● AI系统领域专业知识：\n○ 了解AI的基本原理，熟悉主流大模型的底层算法架构（如Transformers、扩散模型等），理解算法训练与推理的基本过程。\n○ 具备AI工程领域知识，了解PyTorch框架，理解vLLM、TensorRT等推理加速框架的底层原理，并能应用。\n○ 掌握AIGC应用的主要开发方向，如lora训练、Agent框架、prompt工程与skills开发。擅长利用前沿开源资源快速开发原型。\n能力特质：\n● 学习与动手能力：乐于学习，乐于了解前沿领域知识，喜欢动手尝试。\n● 思考与沟通能力：有较宽的技术视野，具备系统性的思维能力，并能通过清晰的逻辑进行沟通。\n● 技术鉴赏力与自驱力：技术架构偏好简洁优雅，永远对现有架构不满意，喜欢持续迭代，喜欢在工作中展示出自己的创新点。\"\n\n在招业务\n阿里云\n负责AI平台的模型接入、推理优化及平台功能开发工作。负责AI基础设施的架构设计与迭代，将前沿AI技术转化为可落地的平台能力，支撑各业务的智能化需求。\n1.AI模型接入与推理加速：\n● 负责主流开源模型的接入适配工作，包括模型格式转换、服务化封装及API接口开发；运用各种技术手段优化推理耗时与资源使用率，提升AI平台的性能与成本优势。\n2.AI平台架构设计与开发：\n● 优化与迭代AI平台架构，提升AI平台的可扩展性、分布式系统吞吐量、系统安全与稳定性等，持续优化成本。\n3.AI能力产品化：\n● 开发并维护平台AI工具链，如LoRA微调训练 pipeline、模型评估工具等；参与Agent框架与Skills开发平台的建设，支持业务快速构建AI应用；跟踪AI领域前沿技术动态，参与技术调研与POC验证。\n基础条件：\n● 计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。\n● 有大型开源AI项目参与者加分。\n专业能力：\n● 系统工程与编程能力：具备良好的系统工程基础，熟悉Linux开发环境，熟练掌握Python，了解Go或Java，具备扎实的工程实现能力。能够了解并熟练应用编程Agent。\n● 分布式系统：了解分布式系统的基本原理（如一致性、容错、扩展性等）。\n● AI系统领域专业知识：\n○ 了解AI的基本原理，熟悉主流大模型的底层算法架构（如Transformers、扩散模型等），理解算法训练与推理的基本过程。\n○ 具备AI工程领域知识，了解PyTorch框架，理解vLLM、TensorRT等推理加速框架的底层原理，并能应用。\n○ 掌握AIGC应用的主要开发方向，如lora训练、Agent框架、prompt工程与skills开发。擅长利用前沿开源资源快速开发原型。\n能力特质：\n● 学习与动手能力：乐于学习，乐于了解前沿领域知识，喜欢动手尝试。\n● 思考与沟通能力：有较宽的技术视野，具备系统性的思维能力，并能通过清晰的逻辑进行沟通。\n● 技术鉴赏力与自驱力：技术架构偏好简洁优雅，永远对现有架构不满意，喜欢持续迭代，喜欢在工作中展示出自己的创新点。\"",
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