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本次校招为阿里国际数字商业集团2027届暑期实习项目,旨在招募具备扎实技术功底与创新能力的同学,参与万亿级数据处理、亿级GPU集群构建、自研芯片研发及AI应用落地等核心业务。岗位涉及人工智能、高性能计算、芯片设计及大模型工程化等多个前沿领域,要求候选人具备极强的工程落地能力、系统思维及持续学习意愿。
本次招聘面向2027届毕业生,提供暑期实习机会。核心聚焦于人工智能、高性能计算、芯片架构及大模型应用等前沿领域,旨在通过数据驱动与工程创新,推动基础模型能力提升与业务落地。
构建从数据寻源、标注、处理、合成到评测的全链路数据体系。
全模态数据处理:研发万亿级数据处理引擎,设计高性能算子,解决海量数据清洗与增强瓶颈。
大模型数据理解:构建多模态语义标签标准与特征映射体系,实现海量3D、视频、音频数据的自动化精炼。
领域策略建设:设计面向大模型细分领域的评测体系与数据合成链路,实践“评测驱动”迭代方法。
打造支撑亿级计算核心、十万卡级GPU集群的AI计算基础设施。
算力基建与加速:优化集合通信与底层算子,研究DP/TP/PP并行模式,研发高性能推理引擎。
高性能网络:研发200G/400G/800G大规模高性能网络,优化分布式训练与推理的传输延迟。
集群管理与调度:深度优化Kubernetes调度器,构建智能化集群管理系统,实现资源弹性分配。
主导下一代CIPU芯片的架构演进与产品落地,定义云时代算力范式。
架构规划:参与芯片规格定义与系统架构设计,主导软硬件接口规范制定。
RTL设计与交付:负责核心模块的RTL设计、编码实现与功能验证,确保PPA指标最优。
系统验证:搭建多层次验证环境,制定系统化验证策略,保障芯片一次流片成功。
将大模型能力转化为可上线、可迭代、可控成本的产品能力。
方案架构:在Prompt、RAG、微调、Agent路线间做技术选型,设计端到端应用架构。
数据飞轮:搭建高效的数据采集、清洗与标注流水线,探索合成数据与自标注策略。
模型适配:主导基座大模型向垂直行业专家的后训练演进,攻坚SFT、RL等算法。
利用Agent等前沿技术推动AI落地,实现技术驱动业务增长。
需求与架构:将业务痛点转化为AI解决目标,设计AI原生系统架构。
核心能力实现:负责Agent关键模块落地,实现意图识别、任务拆解与反思纠错闭环。
系统迭代:建立自动化评测与回测机制,推动AI能力从单点验证走向规模化落地。
专业背景:计算机、软件工程、人工智能、数学、统计学、微电子等相关专业优先。
学历门槛:硕士/博士优先,部分岗位优秀本科生可投。
加分项:顶会论文(ACL/OSDI等)、高影响项目、开源贡献、ACM/ICPC竞赛成绩。
AI数据岗:精通Spark/Flink/Ray,深入理解Transformer、SFT、RLHF,具备全模态数据处理经验。
Infra岗:精通C/C++/Go/Rust,熟悉Linux内核、Kubernetes、CUDA及高性能网络(RDMA/DPDK)。
芯片岗:精通Verilog/SystemVerilog,熟悉UVM验证方法学及主流EDA工具,了解SoC协议。
应用岗:掌握Python/Java,熟悉Prompt Engineering、Agent框架(LangChain)、RAG及大模型推理框架。
覆盖城市:北京、杭州、上海、广州、南京、深圳。
工作模式:现场办公(ONSITE)。
针对性准备:根据目标岗位(数据/Infra/芯片/应用)重点复习对应技术栈,如Infra岗需深入系统底层,应用岗需展示工程落地能力。
突出亮点:简历中需清晰展示顶会论文、开源项目或复杂系统开发经历,体现解决高难度工程问题的能力。
关注细节:部分岗位对英语读写能力有明确要求(如芯片岗),需确保能无障碍阅读国际顶会论文。
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
构建全模态数据处理引擎与数据资产体系,负责万亿级数据清洗、合成及评测,推动大模型能力提升。
打造亿级GPU集群的AI计算基础设施,优化分布式训练通信、推理引擎及资源调度,解决极致工程挑战。
主导下一代CIPU芯片架构演进与RTL设计,负责系统验证与流片保障,融合软硬件加速云计算核心负载。
实现大模型后训练、Agent编排与评测体系,打通数据飞轮,将模型能力转化为可上线、可控成本的产品。
利用Agent技术推动AI落地,负责需求归因、系统架构设计及核心能力工程化,实现智能规模化演进。
## ✅ 投递建议
AI数据岗需精通Spark/Flink及大模型数据闭环,Infra岗需掌握C++/Linux内核及GPU优化,芯片岗需熟悉Verilog/UVM,请根据目标岗位重点复习对应技术栈。
岗位普遍要求顶会论文、开源贡献或高影响力项目,简历中需详细展示在分布式系统、大模型训练/推理、芯片流片或Agent应用方面的具体成果。
面试将重点考察将理论转化为工程代码的能力,如Prompt调优、系统性能优化、验证环境搭建等,建议准备相关实战案例或Demo。
大部分核心岗位(如AI数据、AI应用算法)明确要求计算机、人工智能、数学等相关专业硕士/博士优先。部分岗位(如AI应用研发)提到优秀本科生不受限制,但整体以高学历人才为主。建议优先确认目标岗位的学历门槛,非硕士学历需具备极强的项目或竞赛背景。
AI数据工程师、AI Infra工程师、AI应用算法工程师及AI应用研发工程师均深度涉及大模型技术。AI数据岗需理解Transformer、SFT、RLHF及全模态数据处理;Infra岗需掌握分布式训练架构与GPU优化;应用岗需精通Prompt Engineering、Agent框架及RAG技术。
本次校招覆盖北京、杭州、上海、广州、南京、深圳六大城市。不同岗位的城市分布略有差异,例如CIPU芯片研发主要在北京和杭州,而AI应用类岗位覆盖城市更广。投递前请确认具体岗位的城市选项。
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