主分类：云基础设施与系统软件研发
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": "基于 AI-native 的智算稳定性研发创新-阿里星/A Star",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里云",
"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": "阿里云",
"company_industry": "云计算 / 人工智能",
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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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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "获得计算机科学与技术、计算机网络、通信工程、电子工程等相关专业博士学位",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "【岗位背景】\n随着AI服务的增加、算力集群从“千卡”向“万卡”演进，算力骨干网的规模也在变大变得更为复杂。网络稳定性已经成为 AI 发展的核心瓶颈。本团队意在利用 AI 大模型技术针对基础设施网络稳定性运维进行智能运维系统的建设，包括 AI-based 网络变更方案生成检测，AI-based 网络配置风险预防，以及 AI-based 故障日志关联分析做到无人值守智能化根因定位等。\n【岗位职责】\n您将作为核心骨干，深度参与以下一个或多个方向的研究与落地：\n1、网络变更过程的 AI-native 异常/性能拖慢等根因定位问题；\n2、智算网络在训练/推理过程的被动监控以及 AI 分析；\n3、智算网络主动探测包括 pingmesh 等机制的异常检测进行 AI 分析。",
"requirements_text": "1、获得计算机科学与技术、计算机网络、通信工程、电子工程等相关专业博士学位；\n2、在顶级会议或期刊（如SIGCOMM, NSDI 等）以第一作者身份发表过高水平论文者优先。\n核心技能（满足其一即可，多项兼备者极佳）\n1、网络协议栈深度理解：精通TCP/IP、RDMA/RoCEv2、InfiniBand协议细节，对拥塞控制（DCQCN, HPCC, TIMELY等）有深入研究；\n2、对网络配置、BGP 以及基础的网络运维有深入理解；\n3、面向 AI 的微调后训练等经验。\n综合素质\n1、对AI基础设施领域充满热情，具备敏锐的技术洞察力，能够独立思考并定义前沿问题；\n2、具备优秀的代码能力（C/C++/Go/Python），不仅限于理论研究，更渴望将算法落地到实际产品中；\n3、良好的沟通协作能力，能够跨团队（算法、芯片、系统、业务）推动复杂项目进展。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Go",
"C语言"
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"fulltext": "基于 AI-native 的智算稳定性研发创新-阿里星/A Star\n基于 AI-native 的智算稳定性研发创新-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\n【岗位背景】\n随着AI服务的增加、算力集群从“千卡”向“万卡”演进，算力骨干网的规模也在变大变得更为复杂。网络稳定性已经成为 AI 发展的核心瓶颈。本团队意在利用 AI 大模型技术针对基础设施网络稳定性运维进行智能运维系统的建设，包括 AI-based 网络变更方案生成检测，AI-based 网络配置风险预防，以及 AI-based 故障日志关联分析做到无人值守智能化根因定位等。\n【岗位职责】\n您将作为核心骨干，深度参与以下一个或多个方向的研究与落地：\n1、网络变更过程的 AI-native 异常/性能拖慢等根因定位问题；\n2、智算网络在训练/推理过程的被动监控以及 AI 分析；\n3、智算网络主动探测包括 pingmesh 等机制的异常检测进行 AI 分析。\n\n职位要求\n1、获得计算机科学与技术、计算机网络、通信工程、电子工程等相关专业博士学位；\n2、在顶级会议或期刊（如SIGCOMM, NSDI 等）以第一作者身份发表过高水平论文者优先。\n核心技能（满足其一即可，多项兼备者极佳）\n1、网络协议栈深度理解：精通TCP/IP、RDMA/RoCEv2、InfiniBand协议细节，对拥塞控制（DCQCN, HPCC, TIMELY等）有深入研究；\n2、对网络配置、BGP 以及基础的网络运维有深入理解；\n3、面向 AI 的微调后训练等经验。\n综合素质\n1、对AI基础设施领域充满热情，具备敏锐的技术洞察力，能够独立思考并定义前沿问题；\n2、具备优秀的代码能力（C/C++/Go/Python），不仅限于理论研究，更渴望将算法落地到实际产品中；\n3、良好的沟通协作能力，能够跨团队（算法、芯片、系统、业务）推动复杂项目进展。\n\n在招业务\n阿里云\n【岗位背景】\n随着AI服务的增加、算力集群从“千卡”向“万卡”演进，算力骨干网的规模也在变大变得更为复杂。网络稳定性已经成为 AI 发展的核心瓶颈。本团队意在利用 AI 大模型技术针对基础设施网络稳定性运维进行智能运维系统的建设，包括 AI-based 网络变更方案生成检测，AI-based 网络配置风险预防，以及 AI-based 故障日志关联分析做到无人值守智能化根因定位等。\n【岗位职责】\n您将作为核心骨干，深度参与以下一个或多个方向的研究与落地：\n1、网络变更过程的 AI-native 异常/性能拖慢等根因定位问题；\n2、智算网络在训练/推理过程的被动监控以及 AI 分析；\n3、智算网络主动探测包括 pingmesh 等机制的异常检测进行 AI 分析。\n1、获得计算机科学与技术、计算机网络、通信工程、电子工程等相关专业博士学位；\n2、在顶级会议或期刊（如SIGCOMM, NSDI 等）以第一作者身份发表过高水平论文者优先。\n核心技能（满足其一即可，多项兼备者极佳）\n1、网络协议栈深度理解：精通TCP/IP、RDMA/RoCEv2、InfiniBand协议细节，对拥塞控制（DCQCN, HPCC, TIMELY等）有深入研究；\n2、对网络配置、BGP 以及基础的网络运维有深入理解；\n3、面向 AI 的微调后训练等经验。\n综合素质\n1、对AI基础设施领域充满热情，具备敏锐的技术洞察力，能够独立思考并定义前沿问题；\n2、具备优秀的代码能力（C/C++/Go/Python），不仅限于理论研究，更渴望将算法落地到实际产品中；\n3、良好的沟通协作能力，能够跨团队（算法、芯片、系统、业务）推动复杂项目进展。",
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