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": "MaaS 的高效资源调度与系统设计-阿里星",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",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": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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"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。"
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"compensation": {
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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
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、参与 MaaS（Model as a Service）推理平台核心系统的设计与建设，面向大规模模型服务场景，打造高性能、低延迟、高吞吐的推理基础设施； \n2、参与 GPU / CPU / 网络等异构算力资源的高效调度系统设计，构建面向大模型推理任务的资源编排与调度能力，实现资源利用率与服务质量的最优平衡； \n3、设计并实现面向 LLM 推理场景的关键系统组件，包括请求调度、批处理优化、推理并行策略、缓存与上下文管理等核心机制；\n4、参与构建大规模模型服务平台的系统架构，包括模型部署、服务治理、流量调度、容量管理与自动扩缩容等核心能力； \n5、通过系统架构优化与工程创新，持续提升推理系统在 性能、稳定性与成本效率 方面的表现，支撑大规模 AI 应用的稳定运行。",
"requirements_text": "1、计算机科学相关专业研究生及以上学历，具备扎实的计算机基础知识； \n2、具备良好的系统设计与工程能力，熟悉至少一种主流编程语言（如 C++ / Go / Java / Python / Rust），能够完成复杂系统模块的设计与实现； \n3、熟悉 Linux 系统开发环境，具备良好的工程实践能力，能够进行系统调优、性能分析与问题定位； \n4、对分布式系统、资源调度系统或云原生平台有一定理解，例如 Kubernetes、容器调度、任务调度或服务编排机制； \n5、对 AI 基础设施或大模型推理系统有强烈兴趣，具备良好的学习能力与技术探索精神； \n6、有系统领域顶会论文、ACM/ICPC国际奖项、主流开源项目活跃贡献者是加分项。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"Rust",
"Linux",
"Kubernetes",
"分布式系统",
"学习能力",
"Go",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "6、有系统领域顶会论文、ACM/ICPC国际奖项、主流开源项目活跃贡献者是加分项",
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199907780031?deptCodes="
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"fulltext": "MaaS 的高效资源调度与系统设计-阿里星\nMaaS 的高效资源调度与系统设计-阿里星\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、参与 MaaS（Model as a Service）推理平台核心系统的设计与建设，面向大规模模型服务场景，打造高性能、低延迟、高吞吐的推理基础设施； \n2、参与 GPU / CPU / 网络等异构算力资源的高效调度系统设计，构建面向大模型推理任务的资源编排与调度能力，实现资源利用率与服务质量的最优平衡； \n3、设计并实现面向 LLM 推理场景的关键系统组件，包括请求调度、批处理优化、推理并行策略、缓存与上下文管理等核心机制；\n4、参与构建大规模模型服务平台的系统架构，包括模型部署、服务治理、流量调度、容量管理与自动扩缩容等核心能力； \n5、通过系统架构优化与工程创新，持续提升推理系统在 性能、稳定性与成本效率 方面的表现，支撑大规模 AI 应用的稳定运行。\n\n职位要求\n1、计算机科学相关专业研究生及以上学历，具备扎实的计算机基础知识； \n2、具备良好的系统设计与工程能力，熟悉至少一种主流编程语言（如 C++ / Go / Java / Python / Rust），能够完成复杂系统模块的设计与实现； \n3、熟悉 Linux 系统开发环境，具备良好的工程实践能力，能够进行系统调优、性能分析与问题定位； \n4、对分布式系统、资源调度系统或云原生平台有一定理解，例如 Kubernetes、容器调度、任务调度或服务编排机制； \n5、对 AI 基础设施或大模型推理系统有强烈兴趣，具备良好的学习能力与技术探索精神； \n6、有系统领域顶会论文、ACM/ICPC国际奖项、主流开源项目活跃贡献者是加分项。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n1、参与 MaaS（Model as a Service）推理平台核心系统的设计与建设，面向大规模模型服务场景，打造高性能、低延迟、高吞吐的推理基础设施； \n2、参与 GPU / CPU / 网络等异构算力资源的高效调度系统设计，构建面向大模型推理任务的资源编排与调度能力，实现资源利用率与服务质量的最优平衡； \n3、设计并实现面向 LLM 推理场景的关键系统组件，包括请求调度、批处理优化、推理并行策略、缓存与上下文管理等核心机制；\n4、参与构建大规模模型服务平台的系统架构，包括模型部署、服务治理、流量调度、容量管理与自动扩缩容等核心能力； \n5、通过系统架构优化与工程创新，持续提升推理系统在 性能、稳定性与成本效率 方面的表现，支撑大规模 AI 应用的稳定运行。\n1、计算机科学相关专业研究生及以上学历，具备扎实的计算机基础知识； \n2、具备良好的系统设计与工程能力，熟悉至少一种主流编程语言（如 C++ / Go / Java / Python / Rust），能够完成复杂系统模块的设计与实现； \n3、熟悉 Linux 系统开发环境，具备良好的工程实践能力，能够进行系统调优、性能分析与问题定位； \n4、对分布式系统、资源调度系统或云原生平台有一定理解，例如 Kubernetes、容器调度、任务调度或服务编排机制； \n5、对 AI 基础设施或大模型推理系统有强烈兴趣，具备良好的学习能力与技术探索精神； \n6、有系统领域顶会论文、ACM/ICPC国际奖项、主流开源项目活跃贡献者是加分项。",
"standard_classification": {
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