个人图形渲染/游戏引擎开发/TA 秋招结果汇总

团队目前已经启动校招补录啦，招聘面向26年10月前毕业博士，岗位为大模型研发岗，方向包含训推优化、Agent应用、算力管理等。对岗位有任何疑问都可以在底下留言或者私聊哦。投递简历前可以先私聊进行初步简历评估。简历投递邮箱：wuchaojin.wcj@alibaba-inc.com-----------------------        岗位介绍         ---------------------------一、关于我们我们是【阿里云智能-政企事业部-AI Studio团队】一支充满激情与创造力的团队，致力于打造领先的全栈AI智算服务平台。在这里，你将与顶尖的技术人才并肩作战，共同探索前沿的AI技术。团队工作职责：一站式AI工程化： 从数据集管理、模型开发、训练到推理，我们提供覆盖AI工程化全流程的平台能力，尤其专注于大模型的开发、管理、调优和应用。强大的算力引擎： 平台支持多种异构算力的管理和调度，提供多种模型训练方式，并支持单机多卡、多机多卡并行训练，以及自动弹缩、断点续训等容错恢复能力。极致的性能优化： 我们在数据处理、并行计算、数据传输内存优化、GPU通信优化、资源利用率优化等方面，结合不同GPU机器硬件进行软硬件深度优化，显著提升不同模型框架在不同算力上的训练和推理性能。前沿技术应用：我们基于云原生，紧跟AI领域的前沿科技，深耕大模型推理性能提升、大规模的模型训练等领域。二、工作机会我们正在寻找这样的你：对大模型开发和大模型应用充满热情，并具备一定的研究背景。计算机相关专业，具备扎实的编程基础和算法功底。积极主动，乐于学习，具备良好的沟通能力和团队合作精神。工作地点： 深圳、杭州、北京你将深度参与：云原生AI训推一体平台的设计与开发。模型训练和推理引擎的研发与性能提升。RAG、AI Agent等前沿技术的探索与实践。简历投递邮箱：wuchaojin.wcj@alibaba-inc.com三、岗位介绍【AI研发岗位】ꔷ 岗位职责1、针对大模型推理、训练等场景，优化和扩展vLLM、SGLang等框架的核心模块，提升计算效率与资源利用率；2、能够使用Profiler手段，分析训练瓶颈，使用分布式策略调优、算子优化等手段来提升训练性能；3、提升分布式推理下模型并行(ModelParalleism)、数据并行(Data Paralelism)等场景下的性能；4、支撑异构AI芯片上的调度框架设计与优化，提升系统的实时性、吞吐率、算力利用率等指标；5、针对不同端侧设备的硬件特性（CPU、GPU、NPU 等）进行镜像和训推框架适配，针对特定硬件架构和推理引擎进行性能优化；6、探索前沿技术方向(如混合专家模型MoE、强化学习算法等)，推动AI工程化落地的效率提升。ꔷ 岗位要求1、教育背景•计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学等相关专业博士。2、技术能力•熟悉深度学习模型（如Transformer、BERT等）及其推理过程；•熟悉模型优化技术（如剪枝、量化、知识蒸馏、模型并行等）；•熟悉推理框架（如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle）及其优化方法，有图优化经验者优先；3、编程能力•至少熟练使用C++/Python/Golang中一种，具备良好的算法设计与代码实现能力；4、经验要求•有大模型推理优化经验者优先，熟悉政企客户业务场景者加分；•具备独立分析和解决问题的能力，能够快速学习新技术并应用到实际工作中。5、其他要求•具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与业务部门和技术团队高效协作；•对人工智能技术有浓厚兴趣，具备较强的学习能力和技术钻研精神。关联tag：阿里 阿里云 淘天 淘宝 支付宝 蚂蚁 美团 腾讯 华为 字节跳动 抖音 秋招 春招 补录 AI 人工智能

----------------------------------12.30 一面全部问的实习手撕：快排----------------------------------1.6 二面问实习了解过 LLM 类似的机器学习相关的原理性的一些东西吗？（说了些transformer原理）agent的几种模式？分别有什么特点和优劣？反问：几轮面试 回答：两轮技术面+一轮hr反问：部门 回答：同花顺的ai部门----------------------------------暂无后续bg四非本，还是太难了没什么面试，唉

一面电话面，没有考算法。感觉应该是挂了哈哈。1. java和python的区别（谈谈个人理解）2. 对java的多线程有了解吗3. 说说线程池，核心线程、最大线程数、阻塞队列等等概念4. 对jvm有了解吗，说说jvm在编译加载类文件的流程5. 为什么选择flask，谈谈个人理解，怎么使用的flask6. 谈实习和项目的主要工作（这里感觉问的都不是很细，很细的都是照着简历扒的）7. 讲一下阿里云服务器部署的流程8. 深度学习的项目主要服务的受众用户是谁？是给谁设计的？用处是什么？9. 追问了AI项目后台调用API代码位置以及整体代码架构，似乎觉得项目过于简单了（感觉应该和agent工程有关系，这里可以再调整一下项目，面试官当时说了几个方向，比如他似乎没想到我只是直接调用API，以为会和模型有关系，还有就是追问了使用的框架，怎么去写这个整体代码的，是否分了前后台等等）反问了业务和候选人的核心能力要求，感觉面试官人很好哈哈，真的给了我很多建议，整体是目标学校、基础知识、算法（工程能力）以及要加深对简历的了解。业务是做的agent和RAG检索，说我实习做的数据清洗比较下游，感觉很委婉地在说方向不匹配。

一面 1.自我介绍。2.介绍下实习过程中主要的哪些内容？3.实习内容拷打。4.学前端多久了？5.现在开一个新的项目都使用的是什么脚手架？6.用的什么版本？会不会又turbopack的问题？7.用的哪些UI框架？8.shadcn和antd它们之间的区别？9.平时在工作中会怎么使用AI？都在哪些方面使用？10.有过Claude Code吗？11.平时会去逛哪些技术论坛？12.最近对哪些技术比较感兴趣？13.React这边的话，你平时在做的时候有没有用过什么请求的库？（tanstack query）14.有使用过dify吗？15.职业规划是怎么样的？16.项目里的组件库是什么？是平时使用的时候才加进来的吗？反问。二面1.自我介绍。2.对现在AI的看法是什么？3.之前有了解过Dify吗？4.了解什么叫Agent吗？反问整体偏向聊天面，总共20分钟左右。做的应该是后台管理的项目。