实习生招募|用AI守护云的稳定性,来做行业里最前沿的事

🔥 一句话说清楚我们要找什么人:

对AI有热情、代码能力扎实的同学,来和我们一起用AI Agent重新定义云平台的稳定性治理。

🏢 我们是谁

阿里云专有云稳定性团队——专有云技术架构的守护者。

阿里云专有云面向政企客户,支撑金融、政务、能源、交通等关键行业的数字化与智能化转型,在国内政企云市场保持领先。我们负责云平台全生命周期的稳定性管控,保障数百个政企客户的业务连续性。

说人话就是:几百个大客户的云平台稳不稳,我们说了算。

🚀 你来了会做什么

我们正在用AI重构稳定性治理的方式,作为实习生,你会深度参与以下方向:

🤖 用AI Agent革新稳定性治理

我们不是在做Demo,而是在真实的生产场景里让AI跑起来——用Agent自动完成风险巡检、用大模型预测故障趋势、用AI数字人跑通90%的风险运营流程。你写的每一行代码,都在守护真实客户的业务。

具体你可能会参与:

  • 基于Agent框架搭建智能化巡检/风险治理系统,从需求理解到系统上线全流程参与
  • 构建RAG知识库、设计记忆方案,为AI Agent提供稳定性领域的知识支撑
  • 实现Agent核心模块:意图识别、任务拆解、工具编排与反思纠错闭环
  • 搭建自动化评测机制,持续调优Agent效果,推动从单点验证到规模化落地
  • 优化高流量场景下的系统性能,保障AI服务的稳定运行

📋 岗位信息

岗位名称: AI应用研发工程师(实习)

招聘项目: 阿里巴巴2027届实习生(有转正机会)

工作地点: 北京 / 杭州

毕业时间: 2026.11 - 2027.10

🎯 我们希望你

基础条件

计算机、软件工程、人工智能等相关专业

专业能力(至少满足以下大部分)

  • AI工具重度玩家: Cursor、Claude Code等AI编程工具的深度用户,Prompt编写与调优能力强,有完整的项目级开发经验
  • 懂大模型也懂工程: 理解主流LLM的能力与局限,熟悉Agent、RAG、工具调用等应用范式,了解LangChain等主流Agent框架
  • 代码功底扎实: 精通Python/Java/JS至少一门,计算机基础知识扎实,Coding能力过硬

能力特质

🔥 高能动性 —— 自驱力强,主动探索,不等被分配

🧠 学习能力 —— 能啃Paper,更能把论文变成代码

🛠️ 动手能力 —— 有自己独立完成的项目,开源或个人Demo都行

💡 好奇心 —— 面对未知有自己的想法,能定义问题也能解决问题

加分项

有AI应用或Agent实际落地经验(RAG系统、多智能体编排、MCP等)

GitHub上有高质量项目或技术博客

了解vLLM、Ollama等推理框架,理解AI Infra基本原理

💡 为什么选择我们

✅ 真实场景,不是玩具项目 —— 你做的AI Agent跑在数百个客户的生产环境上,不是Demo

✅ AI最前沿的实践场地 —— 团队自己就是AI的深度用户,日常工作就在探索AI的能力边界

✅ 稀缺的技术交叉经验 —— AI × 稳定性 × 云计算,这段实习经历会让你的简历与众不同

✅ 有人带,也有空间 —— 有明确的导师指导,但我们更鼓励你主动定义问题、提出方案

📮 投递方式

扫描内推二维表或者点击内推链接直达,内推码:XD02OM

有任何问题欢迎评论区交流或私信我 💬

我是稳定性团队的负责人,这个帖子也是亲自发的。实习阶段能参与真正有挑战的事不多,这算一个。如果你对AI有热情,对用技术解决真实问题有执念,来聊聊。

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刚好晚上吃饭的时候闲来无事,随笔记录一下来MiniMax实习3个月的真实感受,给正在看机会的兄弟们一些参考:关于技术氛围:怎么说呢,这边确实能接触到比较核心的东西,而且有着大厂没有的“高速”,比如我第二周就开始跟着调优M2.5的代码了。记得当时在做模型“自我修正”能力的优化,我提了个想法:能不能让模型遇到编译报错时,模拟编译器思路走一圈?mentor听了没含糊其辞的让我只关注他安排的工作,而是直接说“你做个Demo试试”。然后我就去做了,最后效果还行就被采纳了,说实话很有成就感。之前在别的地方面试时,很多面试官画的饼比这大多了,但来了之后发现根本碰不到核心业务。这边至少让你真动手,不只是听概念。关于Mentorship:我的mentor人挺实在的,但是指导方式.....emmm怎么形容呢,不是那种手把手教的类型,应该算是引导型?分享一下我们的日常给大家感受一下,有次我为了赶一个Agent工具调用的demo,写了一堆if-else,自己都知道写得烂。Code Review时他没直接说我代码写的烂(虽然是事实),而是跟我聊:“咱现在写的每行代码,以后都可能变成M2.6甚至M3.0的训练语料。”然后他花了一下午重构了代码,引入工厂模式,还顺便给我讲了讲大模型底层MoE路由的原理。刚开始我觉得重构挺浪费时间的,但后来想想确实帮我理解了“为什么这么写”比“怎么写”更重要,算是被带着上了一课。关于工作方式:这边节奏不算轻松,但卷的方向比较明确。API额度确实不设限,但我发现也没人真去“刷”ArXiv……主要还是先把分配的活干完。干完了可以自由安排时间,去看论文、琢磨优化都可以。同事之间氛围还行,有问题直接问,不用绕来绕去。扁平化这个点虽然被说烂了,但确实不用天天写周报(感动)。总结:在MiniMax这里,整体感觉就是:你做的事能被看见,想法能被试,愿意学也能学到东西。对想踏实做点事的同学来说,是个不错的地方。今天就分享到这里了,继续肝大模型去了。
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创作者周榜

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