返回信息流1. 岗位职责：在这里，你将成为大模型技术落地的“幕后推手”。你将参与构建支撑千卡/万卡规模的 AI 计算基础设施，通过软硬件协同优化，解决大模型在训练、推理、调度全链路中的工程挑战。你的代码将直接决定大模型训练的效率、推理的响应速度以及集群资源的利用率，为 AI 时代的算力底座注入核心动力。 具体的职责包括以下相关方向的一项或多项： 1. 算力基建与分布式训练： ● 深入分布式训练架构，优化通信与底层算子性能，解决大规模集群通信瓶颈，提升模型训练的吞吐量与计算效率。参与研究新的训练框架和模式。 极致推理加速： ● 针对大规模推理场景，研发高性能推理引擎，通过kernel、框架、与算法结合的有损优化等手段，实现极致的低延迟与高并发。 2. 智能化资源调度与系统： ● 构建大规模 GPU 集群的统一调度与编排系统，实现算力资源的弹性分配与自动化调度，设计与优化面向 AI 计算场景的高性能通信、存储系统，保障海量任务的极致的效率。 3. 工程效率与平台化建设： ● 打造一体化的平台，覆盖大模型研发和迭代的全流程，降低模型迭代门槛，提升研发效能。
对象：2027届学生
Base：广州/深圳
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【2027暑期实习】【内推】【阿里国际】AI Infra工程师
jinyuan222
2026/4/15镜像同步0 回复
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