2026阿里云智能暑期实习,春招ing

我们是个非常年轻的团队,在这里你将会接触到:

● 我们是阿里云 AI 基础设施智能运维平台 研发团队,我们的平台管理着阿里云全球上百座机房,为海量业务场景提供稳定、高效的基础设施支持。通过 AI+机器人、AI+眼镜、AI+数字孪生 等前沿技术,我们正在重新定义数据中心的运维方式。从智能化巡检到故障预测,从资源调度优化到实时监控保障,我们用技术创新不断提升阿里云基础设施的稳定性与运行效率。你将参与到这一前沿领域的研发工作中,与团队一起探索 AI 技术在智能运维中的无限可能,共同打造未来基础设施运维的新标杆!

还可能接触到:

1. 融合了包括自主定位的移动导航,目标识别等先进技术的数据中心运维机器人,通过人工智能与机器技术相结合,协助工作人员对数据中心进行全方位管理。

2. 通过将BIM与自建3D模型的有机结合建造数字孪生、MetaDC。以3D可视技术,融合多端数据,对IDC现场进行100%的仿真还原,开启数据中心运维的元宇宙。

3. 能耗优化管控——针对数据中心的全生命周期,提供全栈一体的管控能力。针对电力、碳排放等能耗相关指标提供优化策略,为构建可持续生态献出阿里云的力量。

4. 构建全局化基础设施Brain,打造云原生时代下,世界领先的高性能、高可用、高可靠强一致性的分布式系统。

在这里能接触到众多大佬!团队内氛围和谐,技术能力强,主管师兄注重新人培养,新人成长空间大,经常有聚餐、团建、技术交流等活动!在这里我们将一起打造阿里云的天云之基!

欢迎应届的优秀学弟学妹内推简历。我会做你的内推人,简历直推部门leader, 保障专人跟进,提前交流部门业务,职业规划,不让合适的简历被淹没。

【岗位要求】

1.硕士及以上学历在读,2026年毕业优先,有扎实的数理基础,热爱思考;

2.有熟练的编程能力、数据结构、算法基础的相关理论知识;

3.良好的团队合作精神,能够做到优秀、严谨、皮实、乐观

- 欢迎想加入的师弟师妹,发送简历至[chenyuewen.cyw@alibaba-inc.com](),简历收到后均会一一回复

> (邮件格式:目标岗位-姓名-学校-专业)

- 春招内部交流群(里面有应届的师兄师姐),进度/面经/春招规则会耐心解答

#春季实习招聘#

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03-24 14:48
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需要内推码的可以用下面这个链接:内推链接:https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw#26届实习##大模型##八股##面经##腾讯##内推#腾讯-混元大模型面经-华5硕部门与岗位:TEG - 混元大模型团队 - 大模型对齐一面自我介绍,过实习,讲论文,论文过的比较细,有说的笼统的地方面试官会实时进行询问交流了解哪些大模型,简要挑一两个介绍一下,当时说了 Qwen 和 DeepSeek,然后面试官又问了这两个有什么区别接着上一问,为什么大家都开始探索 MoE 架构,MoE 相比 Dense 有什么好处在之前实习的时候用 LoRA 微调过 Qwen,于是问了有没有全量微调过,有没有对比过两者的性能表现讲一下大模型训练和推理的流程,SFT 和 RLHF 的作用分别是什么在 RLHF 中,目前主流的强化学习算法有哪几个,写一下损失函数的表达式代码:22. 括号生成代码:多头自注意力一面问的八股还是比较多的,问的也比较细,而且还写了两道代码题,整个面试花的时间也比较多,大概一个半小时左右二面自我介绍,过实习和论文,面试官会一起进行探讨,包括工作的动机、贡献和结果,也会提一些问题和建议之前实习用 DeepSpeed 微调过 Qwen2-72B,于是面试官问了 ZeRO-1,ZeRO-2,ZeRO-3 三个模式的区别当时你用 DeepSpeed ZeRO-3 来微调 Qwen2-72B,每一张卡占用的显存大概是多少,估算一下为什么是占这么多的显存除了 DeepSpeed,还用过其他的什么优化方法吗我看你也用到了 LoRA,知道 LoRA 的原理吗,A 和 B 两个矩阵怎么初始化,有了解过其他的初始化方法吗对 RLHF 了解的多吗代码:3. 无重复字符的最长子串二面更多的是结合具体的工作来问的,从用到的东西来引出问题,问的也比较灵活。当然因为部门主要是做对齐的,所以也大概聊了聊 RLHF三面自我介绍,挑一个觉得做的比较好的论文和实习讲一下,面试官问的比较详细,为什么选现在这种方案,为什么 work,其他方案有考虑吗在微调 Qwen 的时候,数据是怎么构造的,有用到什么数据清洗方法吗,数据配比是怎么做的讲一下 RLHF 的流程,之前有用 RLHF 做过模型对齐吗在做对齐的时候,为什么 SFT 之后还要做 RLHF,只用 SFT 可以吗知道哪些强化学习算法,除了 PPO 和 DPO 这些呢,DeepSeek 用的 GRPO 相比于 GPT 的 PPO 做了哪些改进开放题:对目前大模型的发展有什么看法代码:零钱的两个题 322. 零钱兑换518. 零钱兑换 II三面面试官更聚焦于对齐这一块的内容,考的比较深。由于之前没有接触过强化学习,答得还是比较吃力的,不过面试官还挺好的,会一起讨论来做引导四面自我介绍,过论文和实习,问的也比较细,这里能明显的感受出来面试官的视角更系统,会把这些工作串起来问我看你简历上没写 RLHF,平常有用过 RLHF 吗推导一下神经网络反向传播的过程一道排列组合的概率题开放题:你觉得大模型目前还有哪些可以改进的点四面整体更看重思维和基础,没有考察什么八股总结一共四轮技术面,整体来说强度比较大,对于大模型八股的考察比较细,对大模型的理解问的也比较深刻,包括一些数理逻辑基础,考察的比较全面
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