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阿里巴巴面向多模态大模型的分布式推理架构与极致性能优化-阿里星

实习兼职阿里巴巴2027届实习生地点:北京 | 杭州 | 上海状态:招聘

任职要求


1、计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历,熟练掌握C++Python编程语言,和软件工程面向对象设计(OOP、OOD)等相关技术, 有很好的抽象能力; 
2、掌握性能优化方法论,能够快速定位系统瓶颈的原因,能够利用Roofline Model来计算IO、计算和带宽的理论极限,并用编程技术逼近极限; 
3、良好…
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工作职责


1、分布式推理架构的研发,包括多机推理架构设计,P/D分离、A/F分离、VL模型分离架构的落地; 
2、推理引擎服务化,包括推理引擎如何接入线上服务平台,自动扩缩容和可观测性的适配,以及提升线上服务稳定性; 
3、多模态模型的推理功能开发和性能优化,包括对Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni等多模态输入/输出模型的功能支持和推理性能优化; 
4、分布式 KV Cache Store 的设计与研发,构建高吞吐、低延迟的全局 KV Cache 池化管理机制,实现跨计算节点(显存/内存)的高效数据传输与共享。
包括英文材料
学历+
C+++
Python+
面向对象+
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校招内容理解

本课题旨在探索构建一套“理解-生成-决策”三位一体的多模态统一大模型基座及智能体应用。 在底层基座构建上,重点构建理解与生成统一的图文交错混合模型:输入端实现多体裁内容(笔记、直播、商品等)的统一融合理解,输出端兼顾高质量表征提取、文本与图像生成。通过底层世界知识共享,消除多领域知识间的壁垒,并利用理解任务促进生成能力的提升。同时探索基于Multi-Head与MoE的轻量化微调及融合推理技术,在保证多场景下的效果前提下,压低训练和推理成本,实现降本增效。 在上层应用落地上,面向内容发布场景打造多模态创作Agent能力,通过基座模型的Agentic能力提升(意图识别、规划与工具调用),将分散的图像处理与创作工具统一封装,用户仅需以多模态方式自然表达需求,Agent即可自动完成任务拆解与执行,大幅降低使用门槛,全面重塑内容创作体系。

更新于 2026-07-01北京|上海|杭州
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校招青云计划-实习生

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