淘天会员技术团队2027暑期实习招聘开始啦！

2027届阿里云实习校招正式开启啦~部门：阿里云智能-开源大数据平台-EMR-存储技术职位：阿里云智能-向量检索内核开发-上海团队介绍：我们致力于探索 AI 时代非结构化数据处理的前沿方向，为各行各业的 AI 应用提供高性能、可扩展、稳定可靠的向量检索与存储解决方案 ( https://www.aliyun.com/product/milvus )。作为全球最受欢迎的开源向量数据库之一，Milvus 支持着大量行业头部客户进行海量向量数据的检索与分析，广泛服务于电商推荐、金融风控、智能客服、生物医药等场景，帮助企业在大模型（LLM）与 RAG（检索增强生成）的浪潮下，打通数据与智能的“最后一公里”。欢迎对开源技术、向量检索算法、分布式数据库系统、高性能计算、云原生架构等技术感兴趣的同学加入我们！如果同学对于上述领域都不了解，也没有关系！团队内大牛云集，开源社区活跃，业务覆盖范围广，相信同学在这里实习可以飞速成长！AI 时代向量数据库作为基础设施价值愈发重要，团队非常缺人！实习转正概率非常大！！！欢迎大家投递简历到zhuoyongkang.zyk@alibaba-inc.com，或者直接与我联系

首先笔试是全英文的笔试，但是在牛客上搜了一下，秋招的和暑期的笔试题目应该是一模一样的面试阶段先讲一下在实习期间干了什么事情，你有学到什么技术？你对restful的理解是什么？如何确定使用Get/Post方法？如何去发送一个restful的请求呢？包含哪些流程？Post和Put有什么区别？有用到哪些AWS的资源？用到了什么数据库？你如何设计数据库表的？你有用到k8s的哪些组件？你觉得实习的最大挑战是什么？前端的请求是如何到达后端的？http请求的内容有哪些？为什么要分库分表？分库分表的意义是什么？一定是能够提高查询效率吗？（这里被挖了个坑，后面说到如果批量查询分片键的数据也会进行全表扫描）布隆过...

1. 智谱多模态大模型基座 GLM OCR2的推进2. 字节 推荐算法+大模型应用算法 data-抖音 首页推荐本人能接受小卷，现在是研二，麻烦各位有了解的给点评价谢谢大家

组里氛围愉快，技术强，招Agent和算法，简历直达Leader，有意私聊我，速来~以下为JD内容：职位描述1. 大模型驱动的算法革新：参与大模型（LLM、多模态大模型）在电商核心场景（搜索、推荐、广告、多智能体对话等）中的算法创新与应用；研究大模型与经典搜推广模型的融合方案，提升模型效果与用户体验；2. 下一代AI系统构建：通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署；尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用；3. 大模型在亿级用户规模落地的实战：直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用；参与双11、618等顶级电商场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。职位要求1. 计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域的硕士或博士，具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构；2. 掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域；3. 有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先；4. 对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展；5. 在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先；6. 具备较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路；7. 良好的沟通能力，能与工程师、产品经理高效协作，将技术方案转化为业务价值；8. 对电商场景有基本认知，愿意深入理解用户需求与商业逻辑。【加分项】1. 有大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历；2. 有海量数据处理经验或者大厂实习经验；3. 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者顶会论文发表。