希音算法实习生（南京/深圳/上海）

团队介绍：字节跳动安全与风控部门，负责公司信息安全的建设、规划和管理工作。致力于为亿万用户的数据安全保驾护航，为字节跳动的每一位用户打造健康自由交流的防护盾。作为企业信息安全的新生力量，以技术为基石，全面提升前瞻性研究和自动化能力。团队积极布局安全人才培养与招募，在北京、上海、深圳、杭州、南京、硅谷、伦敦、新加坡均设有安全研发中心，逐步和信息安全领域的知名高校、研究机构建立深度合作，与安全人才、高校、行业共同努力，建设并反哺互联网安全生态。 课题介绍： 新型可信隐私计算特点在于其融合了软件密码学以及可信硬件技术，能够在数据“可用不可见、可算不可识、可管可计量”的基础上，支持海量数据的计算分析以及大模型的训练和推理，提供透明可信的计算环境，保障用户数据的隐私安全； 但是，在工业级的实际场景中，可信隐私计算技术的应用面临着诸多难题，包括安全计算性能的提升、云原生环境的适配以及信任体系的构建。例如，1）面对十亿甚至百亿规模的海量数据，以及大模型动辄数十B的参数，安全多方计算、同态加密技术由于高昂计算与通信开销，使得其比明文计算慢上百倍甚至千倍；2）作为云原生基础技术的容器，与机密计算结合时面临着可信计算基（TCB）过大、攻击面失控、横向逃逸、可运维性差等问题；3）机密计算虽可有效保护应用的完整性，但是完整性并不等同于安全性，应用仍可能存在漏洞或泄露用户隐私。 1、在百亿至千亿量级的数据查询分析和大模型训练推理场景下，如何从时间、空间、通信等维度，结合可信硬件、专用加速器等手段，设计高性能、可实用的安全多方计算数据分析与机器学习算法、范式以及系统框架； 2、实现机密容器技术体系，从内核、操作系统、根文件系统等维度合理地减少攻击面，同时提高可信性的可证明性、可信容器的可运维性以及可靠的容器隔离性，防御恶意逃逸行为； 3、针对机密计算应用特点，实现可用高效、范化性强（多语言支持）、具备数据泄漏追踪能力的通用可信程序分析框架，提升机密计算环境可信性。

日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：字节跳动安全与风控部门，负责公司信息安全的建设、规划和管理工作。致力于为亿万用户的数据安全保驾护航，为字节跳动的每一位用户打造健康自由交流的防护盾。作为企业信息安全的新生力量，以技术为基石，全面提升前瞻性研究和自动化能力。团队积极布局安全人才培养与招募，在北京、上海、深圳、杭州、南京、硅谷、伦敦、新加坡均设有安全研发中心，逐步和信息安全领域的知名高校、研究机构建立深度合作，与安全人才、高校、行业共同努力，建设并反哺互联网安全生态。 1、参与网络安全产品需求分析，技术方案设计，完成开发、测试和上线； 2、参与网络安全产品控制台页面及后端API开发、测试及上线； 3、开发运营及运维工具，提升产品运营、运维效率。

阿里云持续推进AI技术深化战略布局，围绕AI 和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台、企业级AI应用方向构建核心场景。为此，我们正积极招募优秀人才： 负责云计算和大数据基础技术研发，包括不限于以下方向： 1、云基础设施技术，包括研发面向百万级服务器的网络（如RDMA、可编程芯片）、服务器（如异构计算）、数据中心，以及构建超大规模的基础设施智能化运维体系（如AIOps）； 2、虚拟化技术，包括XEN、KVM等开源技术的改进，以及也包括我们自研的SDN、VPC等网络虚拟化、存储虚拟化技术，还包括Docker等轻量级的容器方案； 3、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、HBase等开源数据库内核的改进； 4、包含单集群上万个节点，多地多集群的超大规模分布式存储系统(文件系统，KVstore，BigTable等等）、分布式计算系（MapReduce，DAG，MPI并行计算、Batch、类Hive/spark的计算系统包括离线，分布式开发语言，分布式开发IDE，查询优化，流式实时计算，图计算，MPP等等）、弹性分布式资源管理和调度（海量多维度的多目标的调度系统，多个资源维度资源隔离技术等等）、机器学习平台（包括Paratemter Server，深度学习，逻辑回归等等）、异构等新型硬件上计算（包括CPU，GPU，FPGA，RDMA等等）； 5、大数据在线引擎体系的目标是集广告、搜索、推荐的投放三位于一体，在近百毫秒周期内，从服务端跨越至移动端上智能，支撑总体近TB级的模型，完成知识推理向量匹配等各种召回，以及其它深度学习的排序和预测算法，参与计算的数十亿商品保持实时更新，支持数百位算法工程师面向众多场景展开测试，在算子流图化的抽象之下，引擎内的模型和数据可随时调整布局满足迭代所需； 6、参与大规模高并发场景下的开发者工具如IDE、SDK、CLI的开发工作，toB相关认证、权限、审计平台合规等相关工具平台的研发工作。

阿里云持续推进AI 技术深化战略布局， 围绕AI 和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台、企业级AI应用方向构建核心场景。为此，我们正积极招募优秀人才： 1、参与企业级客户AI智算大模型项目的技术落地与实施，为客户提供从方案评估、实施、演示到部署的全流程服务； 2、结合业务场景，洞察客户需求，设计整体解决方案，助力客户提升AI模型训练和推理效率，特别是在大模型知识问答、自动化BI、内容文摘生成、多模态等领域的算法实践； 3、与算法、售前架构师和产品团队合作，进行研发、验证及部署工作，确保算法解决方案按时且高质量交付； 4、结合项目沉淀大模型交付服务方案的最佳实践，利用开源工具或开发大模型交付工具推进方案的实际应用。