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阿里巴巴超大规模大模型训练Infra构建和研发-阿里星

实习兼职阿里巴巴2027届实习生地点:北京状态:招聘

任职要求


1. 工程与算法基础:计算机相关专业背景,有极佳的工程实现能力,精通 C/C++Python;具备扎实的数据结构算法功底,熟练掌握 GDB / Nsight 等调试与性能分析工具。
2. 大规模分布式经验:有大规模分布式系统开发和优化经验。对现代 GPU 集群通信机制及 NCCL 等通信库原理有深刻理解,有大模型分布式训练工程经验者优先。
3. 算法工程协同设计:对 LLM、多模态等大模型结构及其核心算法流程有…
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工作职责


1. 超大规模训练架构:负责百亿至万亿参数模型的分布式训练架构设计与演进。针对数千卡 GPU 互联场景,通过自顶向下的性能分析,利用 5D 并行以及通信优化策略,消除大规模分布式训练瓶颈,提升训练效率和线性加速比。
2. 极致性能优化与算子开发:深入软硬协同层,通过手写 CUDA / Triton 算子、算子融合及 XLA / MLIR 等编译优化技术,挖掘 GPU 硬件极致算力,打造一流的执行引擎,追求业界SOTA的 MFU。
3. 训练框架演进:结合前沿的大语言模型(LLM)与多模态模型结构,协同算法团队进行框架级优化(如 Checkpointing、显存优化、Overlap 通信掩盖),优化单位算力的模型效果。 
4. AI 创新应用落地支撑:作为算力基座的核心支撑,支持行业顶尖的 GPT、AIGC、多模态模型在 AI 创新应用场景的业务落地,解决实际业务中的大规模与稳定性挑战,确保模型从训练到应用的顺畅衔接。
包括英文材料
算法+
C+
C+++
Python+
数据结构+
GDB+
Nsight+
分布式系统+
还有更多 •••
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1.负责广告数据计算平台设计和开发,支持万亿级数据的交互式圈人、洞察、归因、报表场景。 2.负责广告定向数据产品研发,能提供架构设计和优化方案,并从技术上推进产品的快速迭代。 3.紧跟业界前沿,探索增强分析、智能营销助手等创新场景的技术解决方案。

更新于 2026-03-20北京
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我们持续关注大模型后训练的多种场景,重点优化攻坚下面场景: 1、支持超长序列的模型的高效训练; 2、支持推理模型的高效训练,支持包括Agent RL、Search RL等多种有挑战的训练范式; 3、研发训推分离的RL框架,结合阿里云Cloud的基础设施来最大化提升训练的迭代速度。

更新于 2026-03-23北京|杭州|上海
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更新于 2026-03-23北京|杭州|上海
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专注于超大规模分布式LLM推理系统的研究、探索和开发,具体职责包括: 1、探索高性能的、可扩展的分布式LLM推理引擎,支持超大规模LLM的高效部署; 2、深入优化高性能算子、运行时、分布式策略等,打造业界领先的LLM推理引擎; 3、分析现有引擎和典型负载的性能瓶颈,提出并实现创新的优化技术; 4、结合阿里云PAI平台产品服务,提供可靠高效的引擎技术方案,支持客户加速模型推理; 5、针对LLM重点场景构建业界领先的优化解决方案。

更新于 2026-03-17北京|上海