阿里巴巴基础平台研发工程师（T-Star Lab 2026届实习）
任职要求
【必备项】 1、硕士及以上学历、计算机/自动化/电子信息/通信等相关专业； 2、具备扎实的计算机理论基础，对数据结构及算法有较强的功底； 3、具备优秀的系统开发/调试/优化能力，熟练掌握C/C++、Java、Python的一种或者两种语言； 4、具备良好的学习能力、独立解决问题的能力，有责任心肯钻研、乐于挑战，善于沟通合作、总结分享。 【加分项】 1、 有大型互联网公司相关岗位实习及项目开发经历； 2、 在相关领域国际顶级会议、期刊…
工作职责
T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。 在这里，你可以经历互联网领域最前沿的工程技术探索，兼顾技术深度与业务价值实现，探索研究业界最新的技术方向； 在这里，你将经历超大规模的分布式计算、海量数据的实时处理、复杂业务变化和创新等带来的全方位技术挑战； 在这里，你将承担面向电商、营销与广告等业务场景需求的基础平台相关的技术研发工作，用技术服务数以百万计的商家并持续提升消费者体验； 在这里，你将参与包括但不限于分布式系统、AI基础设施、云原生Serverless、数据库、中间件、研发效能平台等方面的架构设计与深度优化； 加入我们，你将体验简单、可依赖的团队文化，以及求真务实、追求极致的工程师文化，并给你提供广阔的施展天地。来吧，我们等你加入！ T-Star实习可以带给你什么？ ꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper ꔷ 投递T-Star实习生，提前解锁淘天顶级技术岗位，实习与T-Star正式批/应届秋招投递不冲突。拿到T-Star意向书的同时，将获得直通正式批次终面的机会；参与T-Star实习且表现优秀的同学，提供T-Star转正Offer。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。