AI Infra项目实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习转正后，可深入AI Infra领域，成为推理引擎或模型部署专家
• 积累大模型实战经验，向算法工程师或AI架构师方向发展
• 在阿里平台，可接触海量业务场景，快速提升技术影响力
• 参与AI Infra核心研发，包括模型推理引擎、模型压缩、部署等，直接支持LLM和多模态大模型
• 与算法、工程、产品团队协作，推进AI应用产品的落地，提高计算效率
• 可能涉及Agentic AI等新型AI产品的研发，探索前沿技术
• 扎实的编程基础，至少熟悉C++/Python等语言，熟悉Linux环境
• 对AI算法模型有基本了解，熟悉LLM、多模态等主流模型
• 具备计算机系统知识，如操作系统、体系结构，对高性能计算感兴趣
• 了解推理框架如vLLM、PyTorch，以及容器化技术如K8s、Docker

申请策略

• 关注阿里招聘官网，了解实习流程
• 在简历中强调对AI Infra的热情和自学能力
• 突出编程项目，尤其是C++/Python相关，展示代码能力
• 强调AI相关项目，如模型训练、推理优化或模型压缩经验
• 展示对计算机系统的理解，如操作系统、网络等课程或项目
• 如有开源贡献或竞赛经历，可加分
• 提前学习主流推理框架如vLLM、SGLang，了解其原理
• 熟悉容器化技术，如Docker和Kubernetes

面试指南

• 使用STAR法则回答项目经验，突出技术难点和解决方案
• 对于技术问题，先阐述原理，再结合实践
• 展示学习能力和团队合作精神
• 请介绍一个你参与过的AI或系统项目，你负责什么？
• 如何优化一个模型推理性能？
• 解释一下vLLM的工作原理？
• 你对Kubernetes和Docker的理解？
• 如何与团队协作解决技术难题？