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研究型实习生-面向长上下文推理的跨地域 P-D分离服务优化

未披露 · 北京 / 杭州 · 阿里云

主分类:AI训练推理与计算优化
软件开发与 IT
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "job_title": "研究型实习生-面向长上下文推理的跨地域 P-D分离服务优化",
        "job_level": "实习",AI生成
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        "department": "阿里云",
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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": "面向长文档理解、企业知识库问答、代码分析和多轮 Agent 等长上下文大模型应用,研究跨地域 P-D 分离推理服务优化机制。\n岗位聚焦 Prefill 计算密集、Decode 低延迟敏感以及 KV Cache 跨地域传输等核心问题,探索在多地域基础设施中对 Prefill 与 Decode 进行解耦部署、协同调度和网络优化,提升长上下文推理的首 token 延迟、GPU 利用率、服务成本和用户体验。",
        "requirements_text": "1、精通计算机网络和网络编程; \n2、精通至少一门主流编程语言,比如 C/C++, Python, Go 等; \n3、熟悉当前高性能智算系统领域的最新进展,包括 RDMA,拥塞控制,集合通信,训练推理框架等技术;\n4、有自驱力,对智算场景新兴技术有主动学习和应用的热情;善于攻坚克难,有创新热情,积极乐观,坚韧抗压,结果导向,能够持续推动问题的解决和突破;\n5、有较好的执行能力和沟通能力,需要与团队内外部同事融洽合作。",
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    "fulltext": "研究型实习生-面向长上下文推理的跨地域 P-D分离服务优化\n研究型实习生-面向长上下文推理的跨地域 P-D分离服务优化\n\n基础信息\n毕业起止时间要求:2026-08-08 - 2033-09-30\n职位类别:技术类\n招聘项目:阿里巴巴研究型实习生\n工作地点:北京 / 杭州\n\n职位描述\n面向长文档理解、企业知识库问答、代码分析和多轮 Agent 等长上下文大模型应用,研究跨地域 P-D 分离推理服务优化机制。\n岗位聚焦 Prefill 计算密集、Decode 低延迟敏感以及 KV Cache 跨地域传输等核心问题,探索在多地域基础设施中对 Prefill 与 Decode 进行解耦部署、协同调度和网络优化,提升长上下文推理的首 token 延迟、GPU 利用率、服务成本和用户体验。\n\n职位要求\n1、精通计算机网络和网络编程; \n2、精通至少一门主流编程语言,比如 C/C++, Python, Go 等; \n3、熟悉当前高性能智算系统领域的最新进展,包括 RDMA,拥塞控制,集合通信,训练推理框架等技术;\n4、有自驱力,对智算场景新兴技术有主动学习和应用的热情;善于攻坚克难,有创新热情,积极乐观,坚韧抗压,结果导向,能够持续推动问题的解决和突破;\n5、有较好的执行能力和沟通能力,需要与团队内外部同事融洽合作。\n\n在招业务\n阿里云\n面向长文档理解、企业知识库问答、代码分析和多轮 Agent 等长上下文大模型应用,研究跨地域 P-D 分离推理服务优化机制。\n岗位聚焦 Prefill 计算密集、Decode 低延迟敏感以及 KV Cache 跨地域传输等核心问题,探索在多地域基础设施中对 Prefill 与 Decode 进行解耦部署、协同调度和网络优化,提升长上下文推理的首 token 延迟、GPU 利用率、服务成本和用户体验。\n1、精通计算机网络和网络编程; \n2、精通至少一门主流编程语言,比如 C/C++, Python, Go 等; \n3、熟悉当前高性能智算系统领域的最新进展,包括 RDMA,拥塞控制,集合通信,训练推理框架等技术;\n4、有自驱力,对智算场景新兴技术有主动学习和应用的热情;善于攻坚克难,有创新热情,积极乐观,坚韧抗压,结果导向,能够持续推动问题的解决和突破;\n5、有较好的执行能力和沟通能力,需要与团队内外部同事融洽合作。",
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