写简历

部门直推，要一个年轻人，私我简历即可，要求计算机背景，在AI/安全方向探索意愿比较强

电话HR一面 1️⃣家庭情况，家里有几口人 2️⃣有没有销售的经验，对销售的理解 3️⃣排名绩点成绩奖学金 4️⃣职业规划 5️⃣对于base地的选择 6️⃣对认养一头牛公司有什么了解吗？ 二面2对1 1️⃣自我介绍 2️⃣为什么选择新零售，谈谈对新零售的了解 3️⃣然后会解释新零售问你，你认为自己会不会适合新零售 4️⃣你觉得你大学期间做的最具有挑战的一件事？ 5️⃣你做过最失败的事是什么 6️⃣未来的发展方向以及发展城市，为什么这么选 7️⃣期望薪资 终面（要比二面问的更细） 1️⃣两分钟自我介绍 2️⃣实习经历会问最有意义的事是什么 3️⃣你的校园经历中具体的一些细节，比如你在组织中具体...

加入我们，共创未来!阿里云云网络平台研发团队·2026年实习生招聘📌 关于我们云网络平台研发团队负责云网络转发面平台的研发落地，专注于为云网络产品提供技术领先的转发面解决方案。我们在软硬件结合高性能网络转发领域拥有多年的实践积累，围绕客户价值，不断追求极致的性能、更低的成本和更高的稳定性。近年来，团队多项原创成果获得工业界与学术界高度认可，包括：洛神云网关XGW，从DPDK到P4可编程，再到自研高性能芯片，不断突破云网络性能边界，转发面技术业界领先。创新成果连续多年入选全球网络顶会SIGCOMM和NSDI。CIPU，深度参与阿里云神龙架构的研发，主导其高性能网络子系统的构建。是国内第一批利用软硬件结合技术，大幅加速虚拟机网络性能的云厂商，引领自主研发网络加速硬件的技术潮流。我们坚持扎根真实业务场景，紧密跟踪前沿技术趋势，以自主创新保持云网络产品的全球领先地位。平台优势洛神云网络是阿里云飞天平台(阿里云自主研发大规模云计算操作系统)的核心，目前全球开服运营29个公共云地域和94个可用区，构建了覆盖云上云下的全链路高性能网络。我们提供的丰富网络资源及解决方案不仅服务于阿里巴巴集团的内部业务，还助力全球数以百万计的企业客户成功实现数字化转型。成长机会加入我们，你将获得：接触前沿技术：深度参与业内领先的云网络产品研发，掌握DPDK、DPU、P4、FPGA、RDMA、容器网络等核心技术；快速能力提升：在“师兄制”一对一指导下，通过真实项目实战，快速提升工程能力与职业素养；广阔发展空间：无论深耕底层系统、软硬协同，还是探索网络智能化，我们都为你提供多元成长路径。🎯 招聘信息👥 招聘对象全球高校学生，2026年11月～2027年10月期间毕业。👨🏻‍💻 实习岗位基础平台研发工程师（软件·管控）：云网络管控领域（Go/Java等）基础平台研发工程师（软件·转发）：云网络转发领域（C/C++等）软硬件结合开发工程师（硬件·转发）：云网络转发领域（FPGA Verilog等）🔎 岗位要求通信、计算机和软件工程等专业，有网络、计算机相关背景；掌握一种或多种编程语言，如Verilog/P4/C/C++/Go/Java/Python等；有DPDK/NIC/DPU/Switch/Router/可编程网关/RDMA/K8S容器等相关经验者优先。📍工作地点杭州🗓 面试流程全程线上进行（视频/电话）投递简历：招聘系统开放后，支持官网投递或内推；技术面试：通常2~3轮，涵盖基础能力与项目实践；实习入职：Offer发放后可灵活安排入职时间。🚀 如何加入我们？请将简历发送至：luoqinwei.lqw@alibaba-inc.com邮件标题格式，实习生-实习岗位-学校-姓名例：实习生-基础平台研发工程师（软件·转发）-XX学校-张三如有疑问，欢迎邮件咨询。我们将优先为投递同学安排内推，并提供简历优化建议与技术方向答疑。期待热爱技术、勇于创新的你，一起定义下一代云网络！

虽然岗位JD一般看起来都挺宏大的，但真实的实习日常其实更多是琐碎和重复的工作。这些基础工作，可能也能够帮助新人更好地理解了AI产品的底层逻辑。最近看到很多同学求职都想往AI方向走，今天就来聊聊我的AI产品实习生的日常在干什么，欢迎对照参考模型评测：最容易上手的工作✔ 外部模型评测：每当 OpenAI、Google、字节等头部公司发布新模型，我们团队会安排实习生对这些模型做初步评估✔ 内部模型评测：对自研模型的版本迭代，评测会更细致（比如对特定能力做细粒度拆解）🧠 这部分工作虽然“体力活”居多，但非常适合快速熟悉大模型能力的边界，是入门AI产品的第一课AI产品体验&调研在这项工作里，我们往往要求实习生输出文档/分析表格。我安排调研过的方向有：AI agent相关的产品：如AI搜索的perplexity、秘塔；浏览器产品genspark等等AI陪伴：如星野、猫箱、EVE等，看它们最近的新功能（比如对话记忆、人格设定），还会看用户舆论反馈、App Store/小红书/微博评论等产品调研最后往往要落成一个文档，重点在于：总结共性+提炼启发+对自家产品的参考建议数据标注模型训练需要高质量数据，很多时候你会参与一些小规模的数据标注工作：比如标注用户query的意图分类、判断一段模型生成内容是否符合prompt要求。和算法同学一起协作，有时候也需要你写清楚标注规范、整理excel表格。虽然量不大，但数据质量直接决定了模型效果，所以这其实是很锻炼细心和产品sense的工作。Prompt 工程实践：AI产品核心技能之一现在越来越多AI产品都依赖prompt来驱动智能逻辑，实习生常被分配去写一些具体模块：比如一个AI伴侣产品需要实现“早安问候”，你需要写prompt让模型根据不同用户状态生成不同风格的问候语。写完还需要配合做A/B评测、准备评测集，看不同prompt方案下效果是否稳定、是否可控。总结一下：我的AI实习生们日常大概率会围绕这四件事展开：模型评测 → 产品调研 → 数据标注 → Prompt调优它不像传统产品那样做完整PRD/功能落地，而是更多和模型能力深度绑定。