{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "面向多模态大模型的分布式推理架构与极致性能优化-阿里星",
        "job_level": "阿里巴巴2027届应届生",AI生成
        "work_category": "freshman",AI生成
        "department": "阿里巴巴控股集团",
        "location": "北京 / 杭州 / 上海",
        "work_mode": "",AI生成
        "job_category": "技术类"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "阿里巴巴控股集团",
        "company_industry": "",
        "company_size": "",
        "company_website": "",
        "company_description": ""
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": "",
            "max": "",
            "currency": "",
            "cycle": ""
        },
        "benefits": ""
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "",
        "language": "",AI生成
        "visa_support": "",
        "responsibilities": "面向多模态大模型的分布式推理架构与极致性能优化-阿里星\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 / 上海\n\n职位描述\n1、分布式推理架构的研发，包括多机推理架构设计，P/D分离、A/F分离、VL模型分离架构的落地； \n2、推理引擎服务化，包括推理引擎如何接入线上服务平台，自动扩缩容和可观测性的适配，以及提升线上服务稳定性； \n3、多模态模型的推理功能开发和性能优化，包括对Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni等多模态输入/输出模型的功能支持和推理性能优化； \n4、分布式 KV Cache Store 的设计与研发，构建高吞吐、低延迟的全局 KV Cache 池化管理机制，实现跨计算节点（显存/内存）的高效数据传输与共享。\n\n职位要求\n1、计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历，熟练掌握C++和Python编程语言，和软件工程面向对象设计（OOP、OOD）等相关技术， 有很好的抽象能力； \n2、掌握性能优化方法论，能够快速定位系统瓶颈的原因，能够利用Roofline Model来计算IO、计算和带宽的理论极限，并用编程技术逼近极限； \n3、良好的技术洞察力、拥有技术激情、快速学习和协同落地能力，自我驱动力强，具有创新精神。 \u2028\n加分项： \n1、熟悉开源LLM推理引擎的架构和实现， 对推理引擎领域开源项目有持续关注； \n2、有分布式推理系统架构设计和性能优化经验； \n3、有CUDA编程基础和算子性能优化经验； \n4、有过高性能计算领域文章发表等相关经验。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团",
        "requirements_text": "",
        "skills": [],AI生成
        "preferred_qualifications": "",
        "job_highlights": ""
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "",
        "contact_methods": []
    },
    "posting": {
        "posting_id": "199907640049",
        "post_date": "2026-08-13",
        "hire_time": "",
        "update_date": "",
        "job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199907640049?deptCodes="
    },
    "fulltext": "面向多模态大模型的分布式推理架构与极致性能优化-阿里星\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 / 上海\n\n职位描述\n1、分布式推理架构的研发，包括多机推理架构设计，P/D分离、A/F分离、VL模型分离架构的落地； \n2、推理引擎服务化，包括推理引擎如何接入线上服务平台，自动扩缩容和可观测性的适配，以及提升线上服务稳定性； \n3、多模态模型的推理功能开发和性能优化，包括对Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni等多模态输入/输出模型的功能支持和推理性能优化； \n4、分布式 KV Cache Store 的设计与研发，构建高吞吐、低延迟的全局 KV Cache 池化管理机制，实现跨计算节点（显存/内存）的高效数据传输与共享。\n\n职位要求\n1、计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历，熟练掌握C++和Python编程语言，和软件工程面向对象设计（OOP、OOD）等相关技术， 有很好的抽象能力； \n2、掌握性能优化方法论，能够快速定位系统瓶颈的原因，能够利用Roofline Model来计算IO、计算和带宽的理论极限，并用编程技术逼近极限； \n3、良好的技术洞察力、拥有技术激情、快速学习和协同落地能力，自我驱动力强，具有创新精神。 \u2028\n加分项： \n1、熟悉开源LLM推理引擎的架构和实现， 对推理引擎领域开源项目有持续关注； \n2、有分布式推理系统架构设计和性能优化经验； \n3、有CUDA编程基础和算子性能优化经验； \n4、有过高性能计算领域文章发表等相关经验。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团"
}