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阿里云智能-集合通信优化技术专家-杭州/北京
阿里云智能-集合通信优化技术专家-杭州/北京
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Gpu编程
Nccl
分布式训练
深度学习
系统优化
集合通信
高性能计算
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
顶尖大厂核心AI基建岗，技术前沿且高薪，但工作强度可能较高，适合技术极客
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，方便横向比较。
薪资怎么样
8.0万
比AI算法中位数高
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 4530 个在招 · 其中AI算法 24 个
市场机会
选择适中
杭州 · AI算法 · 21 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里云AI训练/推理系统的集合通信优化，通过调研前沿技术、分析通信模式及全栈协同设计，提升系统端到端性能与稳定性
主导通信库研发、测试与交付，需具备深厚的底层优化能力与AI工程实践经验
最低要求
年以上Coding经验
掌握AI基础知识，掌握基础提示词工程，会使用Al专业工具，集成AI到个人工作流
工作职责
调研训练/推理的前沿技术发展，分析前沿技术和网络的关联以及优化方向
分析训练/推理通信pattern和发展趋势，探索集合通信的优化空间
训练/推理系统全栈的计算通信协同设计，提升系统端到端的稳定性和性能
负责AI计算系统的通信库研发、测试、以及交付与支持
优先资格
NCCL、DeepEP、MegaMoE等相关优化经验
计算通信overlap，融合算子等相关优化经验
强烈的自我驱动力，对新技术有求知欲望和自学动力
有AI相关开发工具应用研发经验者优先，持有阿里云ACA/ACP/ACE认证证书者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界最前沿的大模型基础设施技术，技术壁垒极高，职业护城河深
- 技术难度极大，需要同时兼顾硬件特性、网络协议和软件栈，对底层原理要求近乎苛刻
缺点 / 挑战
- 热衷于底层系统优化、喜欢挑战极限性能的技术极客，具备极强的自驱力和学习能力
角色解读
- 可向首席科学家、技术 Fellow 发展，或在AI基础设施领域成为行业权威，也可转向AI系统架构师角色
- 深入研究大模型训练和推理过程中的通信瓶颈，利用NCCL等工具进行底层代码级的性能优化
- 精通C/C++编程，深刻理解分布式系统原理，熟悉GPU架构及CUDA编程，具备网络协议栈知识
申请策略
- 准备详细的技术案例，说明如何解决复杂的并发或通信延迟问题，展现系统性思维
- 突出展示在高性能计算、分布式通信库优化方面的具体项目成果，量化性能提升数据
- 强化对最新AI框架（如PyTorch, Megatron-LM）底层通信机制的理解，补充网络编程知识
面试指南
- 使用STAR法则描述技术难题，重点阐述问题分析过程、方案选型依据、实施细节及最终的性能收益对比
- 请解释NCCL中AllReduce的实现原理及其优化手段
- 如何评估和优化大规模集群下的网络带宽利用率？
- 在训练过程中，计算与通信重叠（Overlap）有哪些常见策略？
- 复习计算机网络TCP/IP协议、RDMA技术，重温CUDA编程模型，了解主流大模型训练框架的通信实现
职位点评
薪资福利90
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
90较高
作为已上市巨头企业的专家级岗位，提供极具竞争力的薪酬包和高额年终奖，满足度高。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–10.0万/月）
成长发展
95较高
处于AI基础设施核心技术领域，技术前沿性强，能接触到行业顶尖的技术挑战和成长资源。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NCCL、DeepEP、MegaMoE、AI、集合通信
业务类型profit_center
工作生活
40较低
大厂核心研发部门通常工作强度较大，JD未提及弹性工作制或WLB保障，推测为标准高强度工作模式。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
致力于提升AI基础设施性能，推动人工智能技术发展，具有一定的行业社会价值和技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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