阿里巴巴
研究型实习生 - 超大规模分布式LLM推理系统研究
研究型实习生 - 超大规模分布式LLM推理系统研究
发布于 大约 4 小时前实习/见习
北京市 / 上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
机器学习工程
Gpu
Llm推理
分布式系统
性能优化
深度学习
稀疏
量化
AI 估算 · 6k–10k
阿里研究型实习生，北京上海，薪资高于普通实习，但考虑实习性质，月薪约8千。
职位详情
关于这个职位
作为阿里巴巴研究型实习生，你将参与超大规模分布式LLM推理系统的研究与开发
工作包括探索高性能推理引擎、优化算子与分布式策略，并结合阿里云PAI平台提供优化方案
适合对系统性能优化和LLM前沿技术有浓厚兴趣的在校生
最低要求
扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉Python/C++语言和常用设计模式，具备复杂系统的设计开发调试能力
优良的沟通表达能力、团队合作意识和经验
具备快速学习的能力，以及深入钻研技术问题的耐心
熟悉计算机体系结构基础知识，有扎实高性能计算(GPU/x86/ARM等)、或推理框架、或模型算法优化(量化/稀疏等)方面的经验
工作职责
探索高性能的、可扩展的分布式LLM推理引擎，支持超大规模LLM的高效部署
深入优化高性能算子、运行时、分布式策略等，打造业界领先的LLM推理引擎
分析现有引擎和典型负载的性能瓶颈，提出并实现创新的优化技术
结合阿里云PAI平台产品服务，提供可靠高效的引擎技术方案，支持客户加速模型推理
针对LLM重点场景构建业界领先的优化解决方案
优先资格
有突出的学术背景和创新研究能力
对LLM等重点场景的系统优化或前沿算法有深入务实的经验
具有GPU高性能Kernel开发和优化经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与业界最前沿的LLM推理系统研究，技术含金量高
- 依托阿里云PAI平台，能接触大规模真实业务场景
- 团队实力强，可学习到分布式系统和高性能计算的最佳实践
- 为未来从事AI基础设施或算法工程方向奠定扎实基础
- 技术深度大，需要扎实的系统功底和性能优化经验
- 工作节奏较快，需要适应高强度研究和开发任务
- 竞争激烈，实习生需要快速产出高质量成果
- 适合对系统性能优化和LLM推理技术有强烈兴趣，具备扎实工程能力和钻研精神的在校生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在LLM推理前沿领域积累深厚经验，成为系统性能优化专家
- 有机会接触阿里云大规模生产环境，提升工程实践能力
- 表现优秀者可获得转正机会，进入核心AI基础设施团队
- 研究和开发超大规模分布式LLM推理引擎，支持高效部署
- 优化高性能算子、运行时和分布式策略，提升推理性能
- 分析性能瓶颈，设计并实现创新的优化技术
- 结合阿里云PAI平台，为客户提供可靠高效的推理加速方案
- 扎实的编程能力，精通Python/C++和设计模式
- 熟悉计算机体系结构和GPU/x86/ARM等硬件
- 具备高性能计算、推理框架或模型算法优化经验
- 良好的沟通能力和快速学习能力
申请策略
- 了解阿里云PAI平台的产品和业务方向，在面试中展现业务思考
- 准备好一个性能优化案例，展示从分析到解决的完整过程
- 突出分布式系统和性能优化相关项目经历，如推理框架开发或GPU优化
- 展示C++/Python编程能力和复杂系统设计调试经验
- 如有学术论文或竞赛奖项，重点体现创新能力
- 强调对LLM推理场景的理解和实操经验
- 深入掌握CUDA编程和GPU架构优化技术
- 熟悉主流LLM推理引擎如vLLM、Triton等
面试指南
- 使用STAR法则描述项目：情境-任务-行动-结果，突出量化改进
- 先讲原理，再结合具体经验，展示深度思考和实践能力
- 遇到不确定的问题，可以展示分析思路和假设，而不是直接跳过
- 请描述一个你进行过的性能优化项目，如何分析瓶颈并解决？
- 你对LLM推理中的KV Cache量化或稀疏计算有什么理解？
- 如何设计一个分布式推理系统来处理超大规模模型？
- 在GPU上优化算子时，你通常关注哪些性能指标？
- 如何平衡推理引擎的吞吐量和延迟？
职位点评
71
综合评分
阿里研究型实习，前沿LLM推理技术，成长快但强度大，薪资中等。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
最适合追求技术成长和前沿挑战的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
实习薪资在北京上海处于中等水平，但阿里巴巴平台稳定，福利齐全（JD未提及，但公司通常有）。考虑到实习性质，补偿性满足一般。
薪资信号未披露（AI估算：6K-10K/月）
成长发展
90较高
该职位涉及LLM推理前沿技术，能接触到分布式系统和高性能计算的核心知识，发展性动机强烈。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、分布式系统、推理引擎、GPU、高性能计算、Python、C++
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，且未提及弹性工作，实习强度可能较高，生活化满足有限。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
推动LLM推理技术进步，对AI行业有重要意义，但直接社会影响有限，意义感中等。
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
阿里巴巴 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs