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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"job": {
"job_title": "AI框架软件工程师",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里巴巴控股集团 / 平头哥",
"location": "杭州 / 上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"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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"requirements": {
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"degree": "硕士及以上",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 在AI 芯片上适配SOTA开源框架和SOTA模型,分析解决适配过程中发现的功能、性能与精度问题,为AI芯片客户提供问题支持和解决方案;\n2. 对SOTA模型和框架做原理分析,竞对分析、构建差异化产品竞争力,贡献开源社区提升产品影响力;\n3. 构建SOTA模型和框架端到端粒度、算子粒度、Kernel粒度的仿真框架,在芯片设计阶段提前发现精度、性能问题,保障芯片设计成功。",
"requirements_text": "1. 硕士及以上,计算机科学相关专业, AI领域相关的研究/实习经验;\n2. 熟练掌握Python、C/C++编程语言,掌握AI Vibe Coding技术,良好的逻辑思维与问题分析能力;\n3. 理解SOTA大语言模型、多模态模型、VLA模型的架构与原理;\n4. 理解主流深度学习框架Pytorch、Tensorflow,分布式训练框架Megatron、DeepSpeed,推理框架VLLM、SGlang等,增强学习框架 Slime 、roll 等;\n5. 理解CUDA、Triton、Tilelang 并行编程技术;\n6. 责任心强,具备跨团队协作意识和沟通交流能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"CUDA",
"深度学习",
"团队协作",
"沟通能力",
"逻辑思维",
"分析能力",
"大语言模型",
"C语言"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "AI框架软件工程师\nAI框架软件工程师\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:杭州 / 上海\n\n职位描述\n1. 在AI 芯片上适配SOTA开源框架和SOTA模型,分析解决适配过程中发现的功能、性能与精度问题,为AI芯片客户提供问题支持和解决方案;\n2. 对SOTA模型和框架做原理分析,竞对分析、构建差异化产品竞争力,贡献开源社区提升产品影响力;\n3. 构建SOTA模型和框架端到端粒度、算子粒度、Kernel粒度的仿真框架,在芯片设计阶段提前发现精度、性能问题,保障芯片设计成功。\n\n职位要求\n1. 硕士及以上,计算机科学相关专业, AI领域相关的研究/实习经验;\n2. 熟练掌握Python、C/C++编程语言,掌握AI Vibe Coding技术,良好的逻辑思维与问题分析能力;\n3. 理解SOTA大语言模型、多模态模型、VLA模型的架构与原理;\n4. 理解主流深度学习框架Pytorch、Tensorflow,分布式训练框架Megatron、DeepSpeed,推理框架VLLM、SGlang等,增强学习框架 Slime 、roll 等;\n5. 理解CUDA、Triton、Tilelang 并行编程技术;\n6. 责任心强,具备跨团队协作意识和沟通交流能力。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团 / 平头哥\n1. 在AI 芯片上适配SOTA开源框架和SOTA模型,分析解决适配过程中发现的功能、性能与精度问题,为AI芯片客户提供问题支持和解决方案;\n2. 对SOTA模型和框架做原理分析,竞对分析、构建差异化产品竞争力,贡献开源社区提升产品影响力;\n3. 构建SOTA模型和框架端到端粒度、算子粒度、Kernel粒度的仿真框架,在芯片设计阶段提前发现精度、性能问题,保障芯片设计成功。\n1. 硕士及以上,计算机科学相关专业, AI领域相关的研究/实习经验;\n2. 熟练掌握Python、C/C++编程语言,掌握AI Vibe Coding技术,良好的逻辑思维与问题分析能力;\n3. 理解SOTA大语言模型、多模态模型、VLA模型的架构与原理;\n4. 理解主流深度学习框架Pytorch、Tensorflow,分布式训练框架Megatron、DeepSpeed,推理框架VLLM、SGlang等,增强学习框架 Slime 、roll 等;\n5. 理解CUDA、Triton、Tilelang 并行编程技术;\n6. 责任心强,具备跨团队协作意识和沟通交流能力。",
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