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研究型实习生-阿里妈妈-AI Infra 工程师
研究型实习生-阿里妈妈-AI Infra 工程师
发布于 5 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Ai推理框架
Cuda
Deepspeed
Megatron
Mlir
Pytorch
Tvm
异构计算
大模型训练与推理
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
硬核AI Infra实习、技术栈前沿、成长空间巨大，但需适应快节奏研发环境
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
9.0千
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3620 个在招 · 其中人工智能 约 370 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 660 个在招
职位详情
关于这个职位
本职位聚焦淘天电商核心营销业务，负责AI推理与服务框架的研发及性能优化，解决搜索、推荐与广告场景的实际痛点
同时开展算法、软件与硬件的协同加速工作，充分释放大规模算力潜力，并持续追踪前沿技术，探索面向大模型与推荐系统的下一代软硬协同架构
最低要求
本科及以上学历、计算机/自动化/电子信息/通信相关专业
熟悉Linux开发环境，熟练掌握C/C++
熟悉CUDA，有GPU开发及优化相关经验，熟悉TensorFlow/PyTorch/Megatron/DeepSpeed等主流深度学习框架，熟悉TRT/XLA/TVM/MLIR等编译优化技术优先
熟悉推荐系统召回/排序、大模型等相关算法和原理，有相关Training & Inference经验优先
具备良好的学习能力和沟通能力，有责任心肯钻研，有团队协作精神
工作职责
AI推理和服务框架的研发与优化，解决实际的业务问题
算法-软件-硬件协同优化（异构并行计算、AI编译、稀疏量化、混部与弹性等），发挥数十万CPU核和数千加速卡的计算潜力
研究业界前沿的AI算法、系统和硬件，探索面向推荐系统或大模型AI Traning & Inference的理想软件和硬件系统
优先资格
熟悉TRT/XLA/TVM/MLIR等编译优化技术
熟悉推荐系统召回/排序、大模型等相关算法和原理，有相关Training & Inference经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 背靠阿里核心电商业务，接触海量真实数据与超大规模算力集群
- 技术栈前沿且硬核，深度参与大模型与AI Infra建设
- 导师制完善，成长速度快
- 业务迭代极快，需持续跟进最新论文与技术动态
- 底层系统优化难度大，调试周期长
- 高强度竞争环境下对自主学习能力要求极高
- 适合对AI底层系统充满热情、具备扎实编程与数学基础、渴望在顶级平台打磨硬核技术的在校生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI系统架构师、高性能计算专家或大模型基础设施负责人方向发展
- 也可横向拓展至算法工程化或云原生AI平台领域
- 负责AI推理与服务框架的研发优化，解决电商营销场景的实际业务痛点
- 开展算法、软件与硬件的协同优化，释放大规模算力潜力
- 追踪前沿AI技术，探索大模型与推荐系统的理想软硬架构
- 扎实的C/C++编程与Linux开发能力
- 精通CUDA及GPU性能调优
- 熟悉主流深度学习框架及AI编译器技术
- 了解推荐系统与大模型底层原理
申请策略
- 提前了解阿里妈妈业务线及AI Infra团队公开的技术博客
- 准备1-2个体现底层优化思维的项目案例，面试时重点阐述设计权衡与性能收益
- 突出C++/CUDA项目实战经历，展示GPU优化或框架二次开发的具体指标
- 详述参与过的深度学习框架使用或编译工具链实践
- 强调解决复杂系统问题的逻辑与成果
- 深入研读PyTorch/Megatron源码，掌握分布式训练通信机制
- 补充TVM/MLIR等编译器基础
- 强化Linux系统编程与性能剖析工具使用
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，清晰说明背景目标、具体技术选型、遇到的核心难点、排查过程及最终量化结果
- 强调系统性思维与数据驱动的优化方法
- 请描述一次你优化CUDA内核或Python算子性能的经历，瓶颈在哪里？
- 如何设计一个支持多卡训练的推理服务框架？
- 面对内存带宽受限的场景，你会采用哪些策略进行加速？
- 复习操作系统、计算机网络与体系结构基础知识
- 梳理个人项目中涉及的性能分析工具使用经验
- 阅读阿里/微软近期关于AI Infra的顶会论文或技术报告
职位点评
薪资福利72
成长发展92
工作生活45
使命价值80
薪资福利
72中等
实习津贴处于互联网行业中等偏上水平，虽非长期薪酬主力，但能覆盖基本生活并提供一定经济保障。
薪资信号未披露（AI估算：7.6千–1.1万/月）
成长发展
92较高
岗位深度绑定大模型与AI Infra前沿方向，提供接触超大规模算力与核心算法的机会，技术成长曲线陡峭。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、CUDA、PyTorch、Megatron、DeepSpeed、TVM、MLIR
业务类型profit_center
工作生活
45较低
互联网大厂实习通常节奏较快，需适应高强度研发与快速迭代，工作与生活平衡空间有限。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
致力于推动AI技术在电商核心场景落地，探索下一代计算架构，具有显著的技术突破价值与行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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