职位详情

职位列表 链接有效 c5aafab18ae3f532a4bff193eaf3d238f8b6c42bffce9d74a485006c973ed4d7

AI Infra高性能网络研发工程师

· 北京 / 杭州 · 阿里云

JD数据
{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "AI Infra高性能网络研发工程师",
        "job_level": "阿里巴巴2027届应届生",AI生成
        "work_category": "freshman",AI生成
        "department": "阿里云",
        "location": "北京 / 杭州",
        "work_mode": "",AI生成
        "job_category": "技术类"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "阿里云",
        "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": "AI Infra高性能网络研发工程师\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:北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 智算网络架构设计与演进: 负责千卡/万卡级AI训练集群的网络架构规划与设计,主导基于RoCE v2、Solar/Stellar等高性能网络技术的落地,确保低延迟、高吞吐的网络环境以支撑大模型训练效率;\n2. 高性能网络优化: 深入分析分布式训练中的网络瓶颈,通过拥塞控制算法调优、流量调度策略优化、网卡参数微调等手段,极致提升集群线性加速比;\n3. 自动化运维体系构建: 设计并实施网络自动化、智能化运维方案,利用AI Agent驱动实现配置管理、故障自愈及性能监控,构建可观测性极强的智能网络运维平台;\n4. 前沿技术探索与落地: 跟踪业界最新网络硬件(如1.6Tbps RDMA网卡和DPU)及协议标准(RDMA、PCIe、NVLINK、ETH+等),推动新技术在现网中的验证与规模化部署;\n5. 跨部门协同与故障攻坚: 与算法、系统、存储团队紧密协作,解决复杂场景下的网络疑难杂症,保障核心业务99.99%的高可用性。\n\n职位要求\n专业领域:\n1. 计算机、通信、电子工程等相关专业; \n2. 专业能力: 有ACM/NOI/IOI等编程大赛获奖经历者优先,有主导开源项目(star > 1K)经验者优先,有CCF-A类会议和期刊论文者优先;\n3. 专业经验: 有大型数据中心网络建设运维经验,有RDMA协议设计经验,或有NCCL/DeepEP/MPI等通信库研发经验者优先;\n4. 技术深度:\n精通集合通信原理,精通CUDA编程,有AllReduce、All2All、Allgather等集合通信算子开发经验;\n精通TCP/IP协议栈,深刻理解RDMA (RoCE v2)、PFC、ECN、DCQCN等流控与拥塞控制机制;\n熟悉主流网络设备(如NVIDIA/Mellanox, Broadcom等)的架构与配置;\n具备扎实的编程能力(Python/Go/C++),有网络自动化开发或内核网络栈修改经验者极佳。\n5. 问题解决: 具备极强的逻辑分析能力,善于使用抓包工具、遥测数据定位深层次网络问题,能在高压下快速恢复业务;\n6. 综合素质: 对技术充满热情,具备良好的沟通协作能力和文档撰写习惯,拥有严谨的工程思维。\nAI能力:\n1. 拥抱AI思维:对AI带来的技术变革保持敏锐好奇心,对试用AI提升平台研发、网络Infra运维效率与优化有学习热情,愿意探索“AI+网络”的无限可能;\n2. 探索AI协同(人机协同):能快速学习并运用AI编程助手提升研发效率,具备开放的技术视野,并乐于探索人机协同解决复杂工程问题的新模式;\n3. 基础知识:了解大模型/AIOps/机器学习/深度学习的基本原理,对AI模型训练、推理、Agentic-AI等核心概念有基本认知,不局限于特定领域应用;\n4. 实践意愿:对AI技术在网络Infra中的应用有浓厚兴趣,无论是“AI+运维”、“AI+数据分析”、“AI+Coding”,还是其他创新方向,都愿意通过代码实践去验证想法,从0到1探索技术边界。\n\n在招业务\n阿里云",
        "requirements_text": "",
        "skills": [],AI生成
        "preferred_qualifications": "",
        "job_highlights": ""
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "",
        "contact_methods": []
    },
    "posting": {
        "posting_id": "199907640016",
        "post_date": "2026-08-12",
        "hire_time": "",
        "update_date": "",
        "job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199907640016?deptCodes="
    },
    "fulltext": "AI Infra高性能网络研发工程师\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:北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 智算网络架构设计与演进: 负责千卡/万卡级AI训练集群的网络架构规划与设计,主导基于RoCE v2、Solar/Stellar等高性能网络技术的落地,确保低延迟、高吞吐的网络环境以支撑大模型训练效率;\n2. 高性能网络优化: 深入分析分布式训练中的网络瓶颈,通过拥塞控制算法调优、流量调度策略优化、网卡参数微调等手段,极致提升集群线性加速比;\n3. 自动化运维体系构建: 设计并实施网络自动化、智能化运维方案,利用AI Agent驱动实现配置管理、故障自愈及性能监控,构建可观测性极强的智能网络运维平台;\n4. 前沿技术探索与落地: 跟踪业界最新网络硬件(如1.6Tbps RDMA网卡和DPU)及协议标准(RDMA、PCIe、NVLINK、ETH+等),推动新技术在现网中的验证与规模化部署;\n5. 跨部门协同与故障攻坚: 与算法、系统、存储团队紧密协作,解决复杂场景下的网络疑难杂症,保障核心业务99.99%的高可用性。\n\n职位要求\n专业领域:\n1. 计算机、通信、电子工程等相关专业; \n2. 专业能力: 有ACM/NOI/IOI等编程大赛获奖经历者优先,有主导开源项目(star > 1K)经验者优先,有CCF-A类会议和期刊论文者优先;\n3. 专业经验: 有大型数据中心网络建设运维经验,有RDMA协议设计经验,或有NCCL/DeepEP/MPI等通信库研发经验者优先;\n4. 技术深度:\n精通集合通信原理,精通CUDA编程,有AllReduce、All2All、Allgather等集合通信算子开发经验;\n精通TCP/IP协议栈,深刻理解RDMA (RoCE v2)、PFC、ECN、DCQCN等流控与拥塞控制机制;\n熟悉主流网络设备(如NVIDIA/Mellanox, Broadcom等)的架构与配置;\n具备扎实的编程能力(Python/Go/C++),有网络自动化开发或内核网络栈修改经验者极佳。\n5. 问题解决: 具备极强的逻辑分析能力,善于使用抓包工具、遥测数据定位深层次网络问题,能在高压下快速恢复业务;\n6. 综合素质: 对技术充满热情,具备良好的沟通协作能力和文档撰写习惯,拥有严谨的工程思维。\nAI能力:\n1. 拥抱AI思维:对AI带来的技术变革保持敏锐好奇心,对试用AI提升平台研发、网络Infra运维效率与优化有学习热情,愿意探索“AI+网络”的无限可能;\n2. 探索AI协同(人机协同):能快速学习并运用AI编程助手提升研发效率,具备开放的技术视野,并乐于探索人机协同解决复杂工程问题的新模式;\n3. 基础知识:了解大模型/AIOps/机器学习/深度学习的基本原理,对AI模型训练、推理、Agentic-AI等核心概念有基本认知,不局限于特定领域应用;\n4. 实践意愿:对AI技术在网络Infra中的应用有浓厚兴趣,无论是“AI+运维”、“AI+数据分析”、“AI+Coding”,还是其他创新方向,都愿意通过代码实践去验证想法,从0到1探索技术边界。\n\n在招业务\n阿里云"
}