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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"job": {
"job_title": "大规模模型训练的调度与框架协同优化-阿里星/A Star",
"job_level": "校招",AI生成
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"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"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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"responsibilities": "1. 设计和开发面向大规模模型训练的智能调度系统，实现调度器与训练框架（Megatron-LM、DeepSpeed、FSDP）的深度协同，使资源分配能够感知并行策略拓扑、通信模式和显存需求，提升集群级训练效率和资源利用率；\n2. 研究和实现万卡级训练的高可用与弹性机制，包括快速故障检测与自动诊断、智能恢复策略（冗余计算、在线重配）、弹性伸缩（节点增减时自动调整并行策略）、高效 checkpoint（增量/异步/分层存储）等，提升训练稳定性和有效训练时间占比；\n3. 探索自动并行策略搜索与动态调整技术，基于性能建模、执行模拟或在线 profiling，自动选择和优化 DP/TP/PP/SP/CP/EP 的多维并行组合，适应异构集群和动态资源环境，降低人工调参成本；\n4. 参与 PAI-DLC 训练平台核心能力建设，将技术成果沉淀为可产品化的训练调度和稳定性能力，支撑集团内部和云上客户的大模型训练需求；\n5. 有一定的技术前瞻性，可以对平台演进中的技术需求（如多阶段训练流水线编排、训练-推理混合调度、异构集群适配等）进行预研和设计。",
"requirements_text": "1. 具备扎实的计算机基础知识和分布式系统研发经验，C++/Python 编程能力强，对操作系统原理、计算机网络、分布式一致性等系统领域知识有较好的理解和项目应用经验。\n2. 熟悉深度学习基本原理和主流深度学习框架（PyTorch），了解分布式训练的基本并行策略（DP/TP/PP/EP）和通信原语（NCCL、AllReduce、P2P）。\n3. 熟悉 Megatron-LM、DeepSpeed、TransformerEngine、DualPipe 等训练框架技术，并在研究或实习项目中有相应的实践经历。\n4. 具有很强的学习能力、复杂问题归纳梳理能力、沟通和团队协作能力，具备能够深度钻研技术的耐心。\n加分项：\n1. 有很强的学术研究能力和优秀的学术成果（分布式系统/AI 系统/高性能计算领域顶会/顶刊论文）；\n2. 熟悉集群调度系统（Kubernetes、YARN、自研调度器）的设计与实现；\n3. 有万卡级大模型训练实战经验，了解训练中的故障模式和稳定性优化；\n4. 作为核心贡献者参与开发或负责维护 AI 领域的流行开源项目。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Kubernetes",
"PyTorch",
"深度学习",
"分布式系统",
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"大语言模型"
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"fulltext": "大规模模型训练的调度与框架协同优化-阿里星/A Star\n大规模模型训练的调度与框架协同优化-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：杭州\n\n职位描述\n1. 设计和开发面向大规模模型训练的智能调度系统，实现调度器与训练框架（Megatron-LM、DeepSpeed、FSDP）的深度协同，使资源分配能够感知并行策略拓扑、通信模式和显存需求，提升集群级训练效率和资源利用率；\n2. 研究和实现万卡级训练的高可用与弹性机制，包括快速故障检测与自动诊断、智能恢复策略（冗余计算、在线重配）、弹性伸缩（节点增减时自动调整并行策略）、高效 checkpoint（增量/异步/分层存储）等，提升训练稳定性和有效训练时间占比；\n3. 探索自动并行策略搜索与动态调整技术，基于性能建模、执行模拟或在线 profiling，自动选择和优化 DP/TP/PP/SP/CP/EP 的多维并行组合，适应异构集群和动态资源环境，降低人工调参成本；\n4. 参与 PAI-DLC 训练平台核心能力建设，将技术成果沉淀为可产品化的训练调度和稳定性能力，支撑集团内部和云上客户的大模型训练需求；\n5. 有一定的技术前瞻性，可以对平台演进中的技术需求（如多阶段训练流水线编排、训练-推理混合调度、异构集群适配等）进行预研和设计。\n\n职位要求\n1. 具备扎实的计算机基础知识和分布式系统研发经验，C++/Python 编程能力强，对操作系统原理、计算机网络、分布式一致性等系统领域知识有较好的理解和项目应用经验。\n2. 熟悉深度学习基本原理和主流深度学习框架（PyTorch），了解分布式训练的基本并行策略（DP/TP/PP/EP）和通信原语（NCCL、AllReduce、P2P）。\n3. 熟悉 Megatron-LM、DeepSpeed、TransformerEngine、DualPipe 等训练框架技术，并在研究或实习项目中有相应的实践经历。\n4. 具有很强的学习能力、复杂问题归纳梳理能力、沟通和团队协作能力，具备能够深度钻研技术的耐心。\n加分项：\n1. 有很强的学术研究能力和优秀的学术成果（分布式系统/AI 系统/高性能计算领域顶会/顶刊论文）；\n2. 熟悉集群调度系统（Kubernetes、YARN、自研调度器）的设计与实现；\n3. 有万卡级大模型训练实战经验，了解训练中的故障模式和稳定性优化；\n4. 作为核心贡献者参与开发或负责维护 AI 领域的流行开源项目。\n\n在招业务\n阿里云\n1. 设计和开发面向大规模模型训练的智能调度系统，实现调度器与训练框架（Megatron-LM、DeepSpeed、FSDP）的深度协同，使资源分配能够感知并行策略拓扑、通信模式和显存需求，提升集群级训练效率和资源利用率；\n2. 研究和实现万卡级训练的高可用与弹性机制，包括快速故障检测与自动诊断、智能恢复策略（冗余计算、在线重配）、弹性伸缩（节点增减时自动调整并行策略）、高效 checkpoint（增量/异步/分层存储）等，提升训练稳定性和有效训练时间占比；\n3. 探索自动并行策略搜索与动态调整技术，基于性能建模、执行模拟或在线 profiling，自动选择和优化 DP/TP/PP/SP/CP/EP 的多维并行组合，适应异构集群和动态资源环境，降低人工调参成本；\n4. 参与 PAI-DLC 训练平台核心能力建设，将技术成果沉淀为可产品化的训练调度和稳定性能力，支撑集团内部和云上客户的大模型训练需求；\n5. 有一定的技术前瞻性，可以对平台演进中的技术需求（如多阶段训练流水线编排、训练-推理混合调度、异构集群适配等）进行预研和设计。\n1. 具备扎实的计算机基础知识和分布式系统研发经验，C++/Python 编程能力强，对操作系统原理、计算机网络、分布式一致性等系统领域知识有较好的理解和项目应用经验。\n2. 熟悉深度学习基本原理和主流深度学习框架（PyTorch），了解分布式训练的基本并行策略（DP/TP/PP/EP）和通信原语（NCCL、AllReduce、P2P）。\n3. 熟悉 Megatron-LM、DeepSpeed、TransformerEngine、DualPipe 等训练框架技术，并在研究或实习项目中有相应的实践经历。\n4. 具有很强的学习能力、复杂问题归纳梳理能力、沟通和团队协作能力，具备能够深度钻研技术的耐心。\n加分项：\n1. 有很强的学术研究能力和优秀的学术成果（分布式系统/AI 系统/高性能计算领域顶会/顶刊论文）；\n2. 熟悉集群调度系统（Kubernetes、YARN、自研调度器）的设计与实现；\n3. 有万卡级大模型训练实战经验，了解训练中的故障模式和稳定性优化；\n4. 作为核心贡献者参与开发或负责维护 AI 领域的流行开源项目。",
"standard_classification": {
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