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": "AI Infra工程师(T-Star Lab )",
"job_level": "校招",AI生成
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"department": "淘天集团",
"location": "北京",
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"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "淘天集团的招聘业务覆盖淘宝、天猫等电商平台。"
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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": "T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目,继承“阿里星〞的使命与愿景,面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘,面向2026年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天,通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景,探索和实践最前沿的Al技术,在有价值的业务场景落地技术成果。\n在这里,你将成为大模型技术落地的“幕后推手”。你将参与构建支撑千卡/万卡规模的 AI 计算基础设施,通过软硬件协同优化,解决大模型在训练、推理、调度全链路中的工程挑战。你的代码将直接决定大模型训练的效率、推理的响应速度以及集群资源的利用率,为 AI 时代的算力底座注入核心动力。\n具体的职责包括以下相关方向的一项或多项:\n1.算力基建与分布式训练:深入分布式训练架构,优化通信与底层算子性能,解决大规模集群通信瓶颈,提升模型训练的吞吐量与计算效率。参与研究新的训练框架和模式;\n2.极致推理加速:针对大规模推理场景,研发高性能推理引擎,通过kernel及框架、与算法结合的有损优化等手段,实现极致的低延迟与高并发;\n3.智能化资源调度与系统:构建大规模 GPU 集群的统一调度与编排系统,实现算力资源的弹性分配与自动化调度,设计与优化面向 AI 计算场景的高性能通信、存储系统,保障海量任务的极致的效率;\n4.工程效率与平台化建设:打造一体化的平台,覆盖大模型研发和迭代的全流程,降低模型迭代门槛,提升研发效能。",
"requirements_text": "1.基础条件\n● 计算机、软件工程等相关专业;\n● 热衷于数据结构和算法、在ACM大赛成绩优异者优先;有顶会论文/高影响项目/开源贡献者加分;\n2.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,掌握 Python、Go、Java 等至少一门编程语言,具备扎实的工程实现能力;\n● 分布式系统:了解分布式系统基本原理(如一致性、容错、扩展性等);\n● AI 系统领域专业知识:了解 AI 的基本原理与常见算法,理解模型训练任务的基本流程及其资源需求;了解主流训练推理框架(如 PyTorch、TensorFlow、vLLM、sglang)的基本使用方式及训练流程;了解异构计算或高性能计算体系,有 GPU 相关优化经验者优先。(对于以上领域中的一项或者多项具备专业能力)\n3.能力特质\n● 沟通能力:能与跨域岗位,如:算法、产品等,进行良好的沟通;\n● 跨域视野:有较宽的技术视野与知识面,对算法研发流程、数据、GPU调度、训练、推理等相关领域的技术逻辑都有涉猎;\n● 系统思维: 乐于挑战复杂系统的性能极限,具备良好的性能分析与调优能力,喜欢从底层视角拆解并解决问题;\n● 具备极客精神:对 AI 大模型技术充满热情,具备快速学习新技术的能力,渴望在高性能计算领域实现技术突破。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Linux",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"数据结构",
"分布式系统",
"模型训练",
"沟通能力",
"解决问题",
"Go",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "● 热衷于数据结构和算法、在ACM大赛成绩优异者优先;有顶会论文/高影响项目/开源贡献者加分;了解异构计算或高性能计算体系,有 GPU 相关优化经验者优先",
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"contact": {
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"fulltext": "AI Infra工程师(T-Star Lab )\nAI Infra工程师(T-Star Lab )\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\n\n职位描述\nT-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目,继承“阿里星〞的使命与愿景,面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘,面向2026年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天,通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景,探索和实践最前沿的Al技术,在有价值的业务场景落地技术成果。\n在这里,你将成为大模型技术落地的“幕后推手”。你将参与构建支撑千卡/万卡规模的 AI 计算基础设施,通过软硬件协同优化,解决大模型在训练、推理、调度全链路中的工程挑战。你的代码将直接决定大模型训练的效率、推理的响应速度以及集群资源的利用率,为 AI 时代的算力底座注入核心动力。\n具体的职责包括以下相关方向的一项或多项:\n1.算力基建与分布式训练:深入分布式训练架构,优化通信与底层算子性能,解决大规模集群通信瓶颈,提升模型训练的吞吐量与计算效率。参与研究新的训练框架和模式;\n2.极致推理加速:针对大规模推理场景,研发高性能推理引擎,通过kernel及框架、与算法结合的有损优化等手段,实现极致的低延迟与高并发;\n3.智能化资源调度与系统:构建大规模 GPU 集群的统一调度与编排系统,实现算力资源的弹性分配与自动化调度,设计与优化面向 AI 计算场景的高性能通信、存储系统,保障海量任务的极致的效率;\n4.工程效率与平台化建设:打造一体化的平台,覆盖大模型研发和迭代的全流程,降低模型迭代门槛,提升研发效能。\n\n职位要求\n1.基础条件\n● 计算机、软件工程等相关专业;\n● 热衷于数据结构和算法、在ACM大赛成绩优异者优先;有顶会论文/高影响项目/开源贡献者加分;\n2.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,掌握 Python、Go、Java 等至少一门编程语言,具备扎实的工程实现能力;\n● 分布式系统:了解分布式系统基本原理(如一致性、容错、扩展性等);\n● AI 系统领域专业知识:了解 AI 的基本原理与常见算法,理解模型训练任务的基本流程及其资源需求;了解主流训练推理框架(如 PyTorch、TensorFlow、vLLM、sglang)的基本使用方式及训练流程;了解异构计算或高性能计算体系,有 GPU 相关优化经验者优先。(对于以上领域中的一项或者多项具备专业能力)\n3.能力特质\n● 沟通能力:能与跨域岗位,如:算法、产品等,进行良好的沟通;\n● 跨域视野:有较宽的技术视野与知识面,对算法研发流程、数据、GPU调度、训练、推理等相关领域的技术逻辑都有涉猎;\n● 系统思维: 乐于挑战复杂系统的性能极限,具备良好的性能分析与调优能力,喜欢从底层视角拆解并解决问题;\n● 具备极客精神:对 AI 大模型技术充满热情,具备快速学习新技术的能力,渴望在高性能计算领域实现技术突破。\n\n在招业务\n淘天集团\nT-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目,继承“阿里星〞的使命与愿景,面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘,面向2026年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天,通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景,探索和实践最前沿的Al技术,在有价值的业务场景落地技术成果。\n在这里,你将成为大模型技术落地的“幕后推手”。你将参与构建支撑千卡/万卡规模的 AI 计算基础设施,通过软硬件协同优化,解决大模型在训练、推理、调度全链路中的工程挑战。你的代码将直接决定大模型训练的效率、推理的响应速度以及集群资源的利用率,为 AI 时代的算力底座注入核心动力。\n具体的职责包括以下相关方向的一项或多项:\n1.算力基建与分布式训练:深入分布式训练架构,优化通信与底层算子性能,解决大规模集群通信瓶颈,提升模型训练的吞吐量与计算效率。参与研究新的训练框架和模式;\n2.极致推理加速:针对大规模推理场景,研发高性能推理引擎,通过kernel及框架、与算法结合的有损优化等手段,实现极致的低延迟与高并发;\n3.智能化资源调度与系统:构建大规模 GPU 集群的统一调度与编排系统,实现算力资源的弹性分配与自动化调度,设计与优化面向 AI 计算场景的高性能通信、存储系统,保障海量任务的极致的效率;\n4.工程效率与平台化建设:打造一体化的平台,覆盖大模型研发和迭代的全流程,降低模型迭代门槛,提升研发效能。\n1.基础条件\n● 计算机、软件工程等相关专业;\n● 热衷于数据结构和算法、在ACM大赛成绩优异者优先;有顶会论文/高影响项目/开源贡献者加分;\n2.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,掌握 Python、Go、Java 等至少一门编程语言,具备扎实的工程实现能力;\n● 分布式系统:了解分布式系统基本原理(如一致性、容错、扩展性等);\n● AI 系统领域专业知识:了解 AI 的基本原理与常见算法,理解模型训练任务的基本流程及其资源需求;了解主流训练推理框架(如 PyTorch、TensorFlow、vLLM、sglang)的基本使用方式及训练流程;了解异构计算或高性能计算体系,有 GPU 相关优化经验者优先。(对于以上领域中的一项或者多项具备专业能力)\n3.能力特质\n● 沟通能力:能与跨域岗位,如:算法、产品等,进行良好的沟通;\n● 跨域视野:有较宽的技术视野与知识面,对算法研发流程、数据、GPU调度、训练、推理等相关领域的技术逻辑都有涉猎;\n● 系统思维: 乐于挑战复杂系统的性能极限,具备良好的性能分析与调优能力,喜欢从底层视角拆解并解决问题;\n● 具备极客精神:对 AI 大模型技术充满热情,具备快速学习新技术的能力,渴望在高性能计算领域实现技术突破。",
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