阿里巴巴24届开发岗实习生招聘

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BU:达摩院-开放视觉智能实验室
开放视觉智能团队是达摩院计算机视觉方向的研发中心和CV能力对外服务开放阵地,在图像/视频的分析、感知、理解和AIGC领域内容生产等技术上研发并开放了数以百计的算法服务,并持续在各种视觉算法、AIGC、行业Al等领域进行技术应用创新和产品研发,从而带来规模化的用户生态及应用价值。
视觉算法工程是负责前沿算法的应用探索和工程基础设施研发的重要方向。在过去的一段时间里,我们通过阿里云视觉智能开放平台、鹿班-智能设计等明星产品,对AI的工程落地有了大规模实践。我们诚挚的欢迎您加入我们,与遗留的科学家和工程师共事,一起探索未知、去向未来。

招聘岗位1:AI基础平台研发工程师
能力要求:熟悉C/C++/Python
岗位描述:参与ModelScope AI开放平台的框架研发、AI模型的工程化、AI训练/推理系统的性能优化等。希望你熟悉深度学习、CV领域的常见算法、对音视频处理、训练/推理优化、AI模型工程化、性能优化等感兴趣并有所专长。

招聘岗位2:AI基础平台研发工程师
能力要求:有良好的计算机基础,掌握操作系统,数据结构,网络的基础知识;熟悉 Java/C/C++/Python 中的任何一种编程语言,了解云原生的容器技术,Kubernetes,了解常见云产品的使用;良好的逻辑和沟通能力
岗位描述:参与视觉相关算法的产品化,服务化开发;大规模图像搜索,向量检索系统的开发;云原生的公有云服务开发;大规模云服务的性能优化,可扩展性设计;高可用的分布式公有云服务系统设计

流程安排:一对一咨询->内推->简历评估->面试->发放offer->实习/转正->提前锁定秋招hc!!!
团队氛围:团队内气氛和谐,技术能力强,沟通协作简单高效,注重新人培养,拒绝PUA,拒绝996
24小时简历评估,48小时面试邀约
工作地点:杭州、北京
内推方式:私聊发送简历或者直接扫码投递!!!

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发布于 2023-04-18 18:20 北京

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bg双非本科,方向是嵌入式。这次秋招一共拿到了 8 个 offer,最高年包 40w,中间也有一段在海康的实习经历,还有几次国家级竞赛。写这篇不是想证明什么,只是想把自己走过的这条路,尽量讲清楚一点,给同样背景的人一个参考。一、我一开始也很迷茫刚决定走嵌入式的时候,其实并没有一个特别清晰的规划。网上的信息很零散,有人说一定要懂底层,有人说项目更重要,也有人建议直接转方向。很多时候都是在怀疑:1.自己这种背景到底有没有机会2.现在学的东西到底有没有用3.是不是已经开始晚了这些问题,我当时一个都没答案。二、现在回头看,我主要做对了这几件事第一,方向尽早确定,但不把自己锁死。我比较早就确定了嵌入式这个大方向,但具体做哪一块,是在项目、竞赛和实习中慢慢调整的,而不是一开始就给自己下结论。第二,用项目和竞赛去“证明能力”,而不是堆技术名词。我不会刻意追求学得多全面,而是确保自己参与的每个项目,都能讲清楚:我负责了什么、遇到了什么问题、最后是怎么解决的。第三,尽早接触真实的工程环境。在海康实习的那段时间,对我触动挺大的。我开始意识到,企业更看重的是代码结构、逻辑清晰度,以及你能不能把事情说清楚,而不只是会不会某个知识点。第四,把秋招当成一个需要长期迭代的过程。简历不是一次写完的,面试表现也不是一次就到位的。我会在每次面试后复盘哪些问题没答好,再针对性补。三、我踩过的一些坑现在看也挺典型的:1.一开始在底层细节上纠结太久,投入产出比不高2.做过项目,但前期不会总结,导致面试表达吃亏3.早期有点害怕面试,准备不充分就去投这些弯路走过之后,才慢慢找到节奏。四、给和我背景相似的人一点建议如果你也是双非,准备走嵌入式,我觉得有几件事挺重要的:1.不用等“准备得差不多了”再投2.项目一定要能讲清楚,而不是做完就算3.不要只盯着技术,多关注表达和逻辑很多时候,差的不是能力,而是呈现方式。五、写在最后这篇总结不是标准答案,只是我个人的一次复盘。后面我会陆续把自己在嵌入式学习、竞赛、实习和秋招中的一些真实经验拆开来讲,希望能对后来的人有点帮助。如果你正好也在这条路上,希望你能少走一点弯路。
x_y_z1:蹲个后续
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