杭州后端开发校招岗位

7月30日发布

• 机器学习系统工程师阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 设计和实现机器学习系统所需要的大规模分布式计算系统； 2. 机器学习全生命周期（训练、推理、MLOps、CI/CD、AB testing）组件的开发与优化； 3. 收集理解云上AI客户的需求并转化为技术系统设计； 4. 在机器学习系统的前沿领域（如分布式训练、软硬协同设计等）参与应用驱动的研究； 5.

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• AI驱动的RISC-V高性能编译优化方法 - 阿里星阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 北京 / 上海准备网申
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  岗位描述 1、基于RISC-V指令集架构，推进编译系统（包括LLVM编译器、GCC编译器、二进制翻译器）的设计、开发和优化工作； 2、使用AI模型替换/优化编译系统中的关键组件，探索通过AI模型来控制不同程序控制流和数据流下的优化策略，从而实现更加智能的优化决策，产生更加优化的代码； 3、从关键场景应用出发，提炼、设计

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• Streaming Agent 技术-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 北京 / 上海准备网申
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  岗位描述 阿里云开源大数据平台 Flink 引擎团队是阿里云 Data+AI 技术体系的核心团队之一。围绕 Apache Flink 打造的实时计算平台，对内支撑通义千问、百炼、淘宝、天猫、钉钉、高德等业务的实时数据与 AI 业务，对外提供企业级实时计算云产品。阿里云 Flink 团队是 Apache Flink 社区

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• 大模型推理优化-算子与框架适配-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 北京准备网申
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  岗位描述 1. 参与vLLM/SGLang等开源推理引擎的底层算子优化,重点攻关高性能Attention算子创新,通过编译优化(Triton/CUDA Graphs)提升单服务实例的推理性能； 2. 负责异构硬件的适配与算子自动调优,最大化利用硬件特性(Tensor Core、HBM带宽、NVLink拓扑)； 3. 配

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• 超大规模训练关键技术-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 参与FlashMoE等分布式训练框架的优化,重点攻关MoE模型的Expert并行通信优化、负载动态均衡和稀疏激活下的高效训练； 2. 负责显存优化技术创新(激活重计算、梯度检查点、ZeRO变体),支持万亿参数MoE模型在有限显存下的稳定训练； 3. 探索多种异构硬件设备(A100/H100/H800/P

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• AI Agent应用研发&平台架构（AIGC）-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 北京准备网申
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  岗位描述 你将作为下一代AIGC Agent与平台系统的核心建造者，同时肩负两大使命：一是打造能够理解人类创意意图、自主规划并执行从创意到成片全流程的""自主智能体""；二是铸造超大并发、低延迟、高倍速、可智能扩展的AI Native媒体底座。我们正在重新定义AIGC的底层范式与工作方式——不是在传统媒体技术上修补，也

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• 大规模模型训练的调度与框架协同优化-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 设计和开发面向大规模模型训练的智能调度系统，实现调度器与训练框架（Megatron-LM、DeepSpeed、FSDP）的深度协同，使资源分配能够感知并行策略拓扑、通信模式和显存需求，提升集群级训练效率和资源利用率； 2. 研究和实现万卡级训练的高可用与弹性机制，包括快速故障检测与自动诊断、智能恢复策略

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• 面向 AI 搜索的 Native 引擎性能优化技术-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 加入阿里云 Elasticsearch 核心研发团队，参与建设面向 AI 搜索的云原生高性能引擎 FalconSeek。 随着 RAG、企业知识库、智能问答、语义搜索、多模态检索和 Agentic 应用快速发展，搜索系统正在从传统关键词检索，演进为全文检索、复杂聚合、语义检索、混合检索和高维向量检索并存的新一

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• 大语言模型高性能推理系统关键技术研究-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 参与大模型推理系统的架构设计与开发，包括推理网关、请求调度、流量路由等核心模块的建设 2. 负责推理引擎（vLLM/SGLang等）的深度优化与定制化开发，提升推理吞吐与延迟表现 3. 参与PD分离（Prefill-Decode）架构的设计与开发，优化Prefill与Decode阶段的资源分配与协同调度

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• AI Agent应用研发&系统架构（搜索）-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 我们在重新定义 Agent 时代的搜索。传统搜索返回链接与摘要，而 agent 时代的入口正在迁移——coding agent、browser agent、桌面 / 企业 agent都把搜索作为工具接入工作流。我们要做的是一个面向 agent 的下一代搜索平台： - 多模态：统一检索网页、文档、代码、图像、

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• AI Native数据计算引擎：原子化智能算子、DAG 编排与混合查询优化-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 北京准备网申
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  岗位描述 加入阿里云 Hologres 团队，参与构建面向 AI Native 时代的新一代数据计算引擎。Hologres 是阿里云一站式实时数仓与湖仓一体数据引擎，支撑高并发实时写入、PB 级分析、向量检索、多模检索和在线服务等核心场景。 随着大模型、智能体和企业级 AI 应用快速发展，数据计算的边界正在从传统结构化

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• 面向大模型的实时交互式 AI Agent 系统架构研究-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 北京准备网申
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  岗位描述 1. 面向大模型实时交互场景，参与实时交互式 AI Agent 系统架构研究与原型建设，探索低延迟、可打断、可连续对话、可执行任务的新一代智能体系统。 2. 研究 Real-time AI / Conversational AI 的核心链路架构，包括流式 ASR、Streaming LLM、实时 TTS、Ag

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• AI Agent 应用研发&系统架构-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 负责构建支撑 AI Agent 全生命周期的核心基础设施（业界所称 Agent Harness），涵盖设计构建、训练优化、安全部署、高并发调度及服务化交付等，为 Agent 的规模化落地提供稳定、高效、安全的底层能力。 具体职责包括以下相关方向的一项或多项： 1. Agent 基础设施：主导设计高并发、可扩

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• 面向多模态与Agentic 湖仓的 AI-aware 查询优化技术-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 AI 正在重塑数据平台的形态。未来的湖仓系统不再只是承载人写的 SQL，也将成为 AI agent 理解数据、检索知识、规划任务、调用工具和执行决策的核心基础设施。传统查询优化技术主要围绕结构化数据，关注 CPU、IO、网络、cardinality、join order、数据分布和访问路径选择；而在 AI N

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• AI Infra高性能通信与传输系统-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 北京准备网申
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  岗位描述 大模型时代正在深刻重塑数据中心基础设施的技术栈。随着大语言模型参数规模从千亿级跃迁至万亿级（如 DeepSeek-V3 的 671B MoE 架构、GPT-4 级别模型），分布式训练与推理对底层通信系统的带宽、延迟和可扩展性提出了前所未有的要求。与此同时，MoE 专家并行引入的 All-to-Allv 通信模

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• Agentic AI infra 内存无感超分技术研究-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 AI Agents 算力需求爆发式增长，全球 CPU 与内存供给持续紧张，内存价格飙升且短期内没有缓和迹象。我们正在研究下一代内存超分（Memory Overcommit）技术，目标是在用户无感知的前提下大幅提升云计算内存利用效率，降低 Agentic AI 算力的触达成本。该岗位依托阿里云神龙虚拟化架构与百

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• 面向AI的高性能分布式存储系统研发-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 北京准备网申
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  岗位描述 1、为EBS的稳定、性能、成本技术演进和架构设计和技术创新落地，构建稳定可靠，性能优越，具有成本优势的先进分布式块存储系统； 2、AI 对存储吞吐有非常高的要求，本岗位需要面向AI场景将存储带宽做到物理极限，同时大幅降低成本； 3、OLTP 客户对EBS的延迟和长尾要求非常高，在高吞吐的背景下，需要通过流量整

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• AI 训练推理场景下万亿文件规模高性能并行文件存储系统的体系结构设计与关键机制研究-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 北京 / 上海准备网申
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  岗位描述 参与AI场景高性能文件存储系统研发，包括： 1、文件系统元数据与数据系统架构设计，以及元数据和数据分离策略下扩展性和一致性机制。 2、分布式数据和元数据管理，高并发负载下的智能负载均衡和高性能分布式一致性协议研究。 3、通过基于访问热度统计，结合启发式算法比如机器学习算法进行文件聚类，结合新型存储介质比如 Z

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• 面向超节点的大语言模型推理方案-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 北京 / 上海准备网申
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  岗位描述 1、负责研发软硬件协同的优化能力，提升阿里云训推场景在异构资源上计算性能，进一步提高资源利用率； 2、负责设计、实现、维护 AI 和高性能计算所需要的大模型推理场景的性能优化，聚焦模型通信场景的能力建设，完善集合通信、点对点通信等通信方式与推理框架的联合方案设计，推动提升推理性能。 岗位要求 1、分布式系统

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• 面向大规模llm infra的编译优化&代码生成与高性能算子优化-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 北京 / 上海准备网申
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  岗位描述 1、分析并优化NV/国产芯片大规模部署下主流模型（Deepseek、GLM、Kimi）性能，研究和优化关键算子性能，降低latency，提高MFU； 2、对LLM推理全链路效率有深入认知，探索并利用AI dsl能力推动关键链路的op fusion、meag kernel、auto-tuning&codege

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• 构建基于AI模型和Agentic架构的智能自主化Kubernetes容器服务-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 北京准备网申
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  岗位描述 1、负责Kubernetes容器支撑异构工作负载，提供高效、动态优化的资源调度策略，支撑数以亿计AI智能体的基础设施底座； 2、主导设计和实现由AI模型驱动的容器集群系统，利用Agentic架构现实世界中的分布式系统重构和进化。 岗位要求 1、计算机科学或相关专业背景，具备深厚的操作系统、分布式系统理论基

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• 多模态AI数据湖存储技术-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 上海准备网申
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  岗位描述 1、深度参与Apache Paimon湖格式核心架构设计与研发,重点攻关统一多模态表格式存储设计,推动开源生态发展； 2、负责多模态数据(视频、图像、音频、3D点云)的索引结构设计、数据局部性优化、预取策略和压缩编码,降低到大模型训练集群的IO延迟； 3、协同各大计算引擎(Spark/Flink/TRINO/

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• 大模型推理KV Cache系统：从存储架构到软硬协同的全栈演进-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 北京准备网申
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  岗位描述 大模型推理的成本与效率是行业核心挑战，而 KV Cache 管理是突破瓶颈的关键。本岗位将主导构建下一代 LLM 推理存储架构，融合算法优化、系统调度与硬件感知能力，打造高弹性、低成本、高可用的推理基础设施，支撑公司核心大模型业务的规模化落地。 1. 负责设计和实现面向大规模推理的存储系统，深度融合推理引擎，

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• Answer Engine查询引擎中的多模态和向量检索技术研究-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 北京 / 深圳准备网申
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  岗位描述 持续跟进和研究LLM和Answer Engine场景的用户需求和行业趋势，协助构建面向新型Answer Engine场景的多模数据库产品。 1、深入钻研多模数据库存储系统和分布式架构，构建支撑半结构化和非结构化数据的统一存储系统； 2、通过多种数据模型的融合索引技术和高性能的查询优化器和执行器，提供更加稳定和

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• Data+AI融合：下一代多模态数据库/下一代AI数据湖-阿里星/A Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州 / 北京 / 深圳准备网申
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  岗位描述 1. 支持阿里云自研云原生数据库PolarDB PolarFS2.0开发，支持百PB级存储规模横向扩展，构建多点读写挂载能力，基于OSS通用存储池打造多存储介质的cloud-tier分层存储和自动冷热分层； 2. 对接PolarDB PG多模态、PolarDB IMCI、PolarSearch、Polar4A

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• Agentic Post-training Infra-阿里星/Bravo Star阿里巴巴 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位描述 1. 负责大模型训练及 Post-Training 基础设施建设，支持 RLHF、Agentic RL、工具调用和推理能力训练等任务。 2. 持续迭代完善 Agent Rollout、Sandbox、推理代理、轨迹记录、奖励处理和训练框架集成。 3. 建立训练与推理的正确性及一致性保障体系，实现 Token、

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• Agent应用开发工程师 - Seed字节跳动 · 校招 · 杭州 / 北京准备网申
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  岗位职责 团队介绍：产品研发和工程架构-Seed 团队深耕大模型技术在场景中的创新应用，负责多款现象级AI产品的工程研发 —— 包括豆包、飞书、豆包工作、豆包爱学、Gauth、猫箱等创新产品，覆盖消费级与企业级多个场景。我们致力于将大模型能力从 "生成内容" 推进到 "完成工作"，让 AI 服务用户日常与企业协作。你将

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• Agent前端开发工程师 - Seed字节跳动 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位职责 团队介绍：产品研发和工程架构-Seed 团队深耕大模型技术在场景中的创新应用，负责多款现象级AI产品的工程研发 —— 包括豆包、飞书、豆包工作、豆包爱学、Gauth、猫箱等创新产品，覆盖消费级与企业级多个场景。我们致力于将大模型能力从 "生成内容" 推进到 "完成工作"，让 AI 服务用户日常与企业协作。你将

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• AI全栈工程师 - Seed 产品研发字节跳动 · 校招 · 杭州 / 北京准备网申
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  岗位职责 团队介绍：产品研发和工程架构-Seed 团队深耕大模型技术在场景中的创新应用，负责多款AI产品的工程研发 —— 包括豆包、飞书、豆包工作、豆包爱学、Gauth、猫箱等创新产品，覆盖消费级与企业级多个场景。我们致力于将大模型能力从 "生成内容" 推进到 "完成工作"，让 AI 服务用户日常与企业协作。你将面对多

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• AI全栈工程师 - Seed 产品研发字节跳动 · 校招 · 杭州准备网申
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  岗位职责 团队介绍：产品研发和工程架构-Seed 团队深耕大模型技术在场景中的创新应用，负责多款AI产品的工程研发 —— 包括豆包、飞书、豆包工作、豆包爱学、Gauth、猫箱等创新产品，覆盖消费级与企业级多个场景。我们致力于将大模型能力从 "生成内容" 推进到 "完成工作"，让 AI 服务用户日常与企业协作。你将面对多

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