主分类：AI训练推理与计算优化
辅助：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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "面向训推一体与特定硬件无关的通信优化-阿里星/A Star",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里云",
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"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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"benefits": "未披露"
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"degree": "- 计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学等相关专业博士",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.技术方案设计：\n- 深入调研业界前沿的应用层多路径传输技术相关优化方案，分析其优缺点与适用场景；\n- 结合业务需求与技术现状，识别网络传输瓶颈，提出创新的优化方向与具体技术方案。\n2.技术实现：\n- 负责将技术方案拆解为具体可实施的技术点，进行可行性分析，制定详细的任务目标、技术规范与验收标准；\n- 主导技术原型的关键模块设计、编码实现及系统功能验证，快速迭代以验证核心思想；\n- 基于原型验证结果，持续进行性能优化，完成产品化落地，确保方案的健壮性、可维护性和可扩展性；\n- 支持产品的规模化落地，基于实践进一步优化迭代产品能力。",
"requirements_text": "1. 教育背景\n- 计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学等相关专业博士。\n2. 技术能力\n- 熟悉RDMA相关协议及多路径传输相关技术；\n- 熟悉推理框架（如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle）及其优化方法，有图优化经验者优先；\n- 了解高性能网络前沿技术方向（多路径传输优化、计算通信overlap、量化感知推理等）。\n3. 编程能力\n- 熟练掌握Python/C++/Go等编程语言，有高性能计算经验者优先。\n4. 经验要求\n- 有大模型推理优化经验者优先，熟悉政企客户业务场景者加分；\n- 具备独立分析和解决问题的能力，能够快速学习新技术并应用到实际工作中。\n5. 其他要求\n- 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与业务部门和技术团队高效协作；\n- 对人工智能技术有浓厚兴趣，具备较强的学习能力和技术钻研精神；\n- 具备学术能力，能跟踪最新研究进展。\n加分项：发表过相关的高水平论文，比如CCF-A类会议，CNS以及子刊等。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"团队协作",
"沟通能力",
"解决问题",
"学习能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "熟悉推理框架（如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle）及其优化方法，有图优化经验者优先；熟练掌握Python/C++/Go等编程语言，有高性能计算经验者优先；有大模型推理优化经验者优先，熟悉政企客户业务场景者加分；加分项：发表过相关的高水平论文，比如CCF-A类会议，CNS以及子刊等",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "面向训推一体与特定硬件无关的通信优化-阿里星/A Star\n面向训推一体与特定硬件无关的通信优化-阿里星/A Star\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 / 杭州\n\n职位描述\n1.技术方案设计：\n- 深入调研业界前沿的应用层多路径传输技术相关优化方案，分析其优缺点与适用场景；\n- 结合业务需求与技术现状，识别网络传输瓶颈，提出创新的优化方向与具体技术方案。\n2.技术实现：\n- 负责将技术方案拆解为具体可实施的技术点，进行可行性分析，制定详细的任务目标、技术规范与验收标准；\n- 主导技术原型的关键模块设计、编码实现及系统功能验证，快速迭代以验证核心思想；\n- 基于原型验证结果，持续进行性能优化，完成产品化落地，确保方案的健壮性、可维护性和可扩展性；\n- 支持产品的规模化落地，基于实践进一步优化迭代产品能力。\n\n职位要求\n1. 教育背景\n- 计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学等相关专业博士。\n2. 技术能力\n- 熟悉RDMA相关协议及多路径传输相关技术；\n- 熟悉推理框架（如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle）及其优化方法，有图优化经验者优先；\n- 了解高性能网络前沿技术方向（多路径传输优化、计算通信overlap、量化感知推理等）。\n3. 编程能力\n- 熟练掌握Python/C++/Go等编程语言，有高性能计算经验者优先。\n4. 经验要求\n- 有大模型推理优化经验者优先，熟悉政企客户业务场景者加分；\n- 具备独立分析和解决问题的能力，能够快速学习新技术并应用到实际工作中。\n5. 其他要求\n- 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与业务部门和技术团队高效协作；\n- 对人工智能技术有浓厚兴趣，具备较强的学习能力和技术钻研精神；\n- 具备学术能力，能跟踪最新研究进展。\n加分项：发表过相关的高水平论文，比如CCF-A类会议，CNS以及子刊等。\n\n在招业务\n阿里云\n1.技术方案设计：\n- 深入调研业界前沿的应用层多路径传输技术相关优化方案，分析其优缺点与适用场景；\n- 结合业务需求与技术现状，识别网络传输瓶颈，提出创新的优化方向与具体技术方案。\n2.技术实现：\n- 负责将技术方案拆解为具体可实施的技术点，进行可行性分析，制定详细的任务目标、技术规范与验收标准；\n- 主导技术原型的关键模块设计、编码实现及系统功能验证，快速迭代以验证核心思想；\n- 基于原型验证结果，持续进行性能优化，完成产品化落地，确保方案的健壮性、可维护性和可扩展性；\n- 支持产品的规模化落地，基于实践进一步优化迭代产品能力。\n1. 教育背景\n- 计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学等相关专业博士。\n2. 技术能力\n- 熟悉RDMA相关协议及多路径传输相关技术；\n- 熟悉推理框架（如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle）及其优化方法，有图优化经验者优先；\n- 了解高性能网络前沿技术方向（多路径传输优化、计算通信overlap、量化感知推理等）。\n3. 编程能力\n- 熟练掌握Python/C++/Go等编程语言，有高性能计算经验者优先。\n4. 经验要求\n- 有大模型推理优化经验者优先，熟悉政企客户业务场景者加分；\n- 具备独立分析和解决问题的能力，能够快速学习新技术并应用到实际工作中。\n5. 其他要求\n- 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与业务部门和技术团队高效协作；\n- 对人工智能技术有浓厚兴趣，具备较强的学习能力和技术钻研精神；\n- 具备学术能力，能跟踪最新研究进展。\n加分项：发表过相关的高水平论文，比如CCF-A类会议，CNS以及子刊等。",
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