2020阿里云计算平台校招开始啦!(前后端专场)

简介: 前端/后端/产品/运营/设计应届生/社畜通通需要。更多职位敬请期待!

本篇为前后端专场

团队介绍

阿里云实时计算部是阿里巴巴大数据技术体系的核心团队。我们围绕Apache Flink为核心打造的大数据实时计算平台,一方面在阿里集团内部提供全公司范围的实时数据服务,淘宝、天猫、高德、优酷、饿了么、钉钉等所有子公司的数据和算法业务都运行在该平台上;另一方面通过阿里云向外界提供基于Hadoop生态的开源大数据平台,服务全球中小企业。我们的技术团队围绕开源技术体系构建,包括来自Apache Flink/Hadoop/HBase/Kafka/Hive/Zeppelin等顶级开源项目的十几位PMC/Committer成员,加入实时计算团队将可以与众多技术大神共同探索大数据与AI技术世界。

开放平台后端Java:

【实习】阿里云-计算平台事业部-实时计算部-开放平台Java实习生(部门绝对核心)

职位描述

基于Hadoop、Spark、Hive、HBase、Flink,Kafka,TensorFlow等开源大数据组件,构建云原生大数据平台,提供大规模计算能力

提供一站式大数据应用开发平台, 包括大数据安全体系,数据治理,作业调度,交互式查询,专项领域监控,通过机器学习算法帮助用户智能诊断复杂问题

打造世界顶级的开源大数据平台,在公共云、裸机、私有云和混合云等环境, 为阿里云客户提供云原生大数据全家桶服务

参与阿里云城市大脑、智慧交通等多项国家战略项目建设,利用实时/批技术处理真实世界中的海量数据

职位要求

计算机、通信、数学等相关专业,具备良好的计算机技术基础

熟悉Java/C++/Python/GO等至少一种编程语言,具备扎实的数据结构和算法基础

具备良好的沟通和团队协作能力,做事主动积极,有技术热情和激情面对挑战

熟悉主流JAVA框架,包括spring、netty、mybatis等技术者优先

熟悉Hadoop/Spark/Flink/Storm/HBase/Hive/Kafka/TensorFlow/Kubernetes/Prometheus技术者优先

欢迎投递简历到邮箱:zongze.hzz@alibaba-inc.com

或者扫描海报二维码提交申请

开放平台前端:

【前端研发实习】阿里云-计算平台事业部-实时计算部-开放平台前端研发实习生(部门绝对核心)

岗位要求:

  • 负责阿里云大数据产品的 Web 前端开发,研究和优化
  • 运用良好的模块化设计思想和架构,迅速搭建站点
  • 在理解产品业务结合前端技术建立或优化Web的用户体验
  • 参与前端框架的设计与实现,平台易用性与用户体验的持续改进
  • Web前沿技术研究和新技术调研,指导和培训新人

职位描述

1、精通 JavaScript / HTML / CSS, 能够在脱离前端类库的情况下进行跨浏览器开发;

2、具备丰富的 PC 端富应用开发经验,并有商业实战案例;

3、对 MVC/MVMM 有一定的理解,熟练掌握 React/Redux 或者 Vue/Vuex 或者 AngularJS,有中大型单页应用开发经验;

4、熟悉 HTTP 协议,有高并发项目经验;

5、熟悉 Web 应用的性能优化,监控,分析方法;

6、对技术有持续的热情,学习能力出众,逻辑性强,个性乐观开朗,善于合作;

欢迎投递简历到邮箱:zongze.hzz@alibaba-inc.com

或者扫描海报二维码提交申请


​社畜也有机会!

社招:

阿里云智能事业群-大数据平台研发专家-杭州/北京/上海

职位描述

  • 基于Hadoop、Spark、Hive、HBase、Flink,Kafka,TensorFlow等开源大数据组件,构建云原生大数据平台,提供大规模计算能力;
  • 提供一站式大数据应用开发平台, 包括大数据安全体系,数据治理,作业调度,交互式查询,专项领域监控,通过机器学习算法帮助用户智能诊断复杂问题;
  • 打造世界顶级的开源大数据平台,在公共云、裸机、私有云和混合云等环境, 为阿里云客户提供云原生大数据全家桶服务;
  • 参与阿里云城市大脑、智慧交通等多项国家战略项目建设,利用实时/批技术处理真实世界中的海量数据。

职位要求

  • 计算机、通信、数学等相关专业,具备良好的计算机技术基础;
  • 熟悉Java/C++/Python/GO等至少一种编程语言,具备扎实的数据结构和算法基础;
  • 具备良好的沟通和团队协作能力,做事主动积极,有技术热情和激情面对挑战;
  • 熟悉主流JAVA框架,包括spring、netty、mybatis等技术者优先;
  • 熟悉Hadoop/Spark/Flink/Storm/HBase/Hive/Kafka/TensorFlow/Kubernetes/Prometheus技术者优先。

欢迎投递简历到邮箱:zongze.hzz@alibaba-inc.com
base北京


阿里云_计算平台事业部_FY21校招.png

相关实践学习
数据湖构建DLF快速入门
本教程通过使⽤数据湖构建DLF产品对于淘宝用户行为样例数据的分析,介绍数据湖构建DLF产品的数据发现和数据探索功能。
快速掌握阿里云 E-MapReduce
E-MapReduce 是构建于阿里云 ECS 弹性虚拟机之上,利用开源大数据生态系统,包括 Hadoop、Spark、HBase,为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。 本课程主要介绍阿里云 E-MapReduce 的使用方法。
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【AAAI 2024】再创佳绩!阿里云人工智能平台PAI多篇论文入选
阿里云人工智能平台PAI发表的多篇论文在AAAI-2024上正式亮相发表。AAAI是由国际人工智能促进协会主办的年会,是人工智能领域中历史最悠久、涵盖内容最广泛的国际顶级学术会议之一,也是中国计算机学会(CCF)推荐的A类国际学术会议。论文成果是阿里云与浙江大学、华南理工大学联合培养项目等共同研发,深耕以通用人工智能(AGI)为目标的一系列基础科学与工程问题,包括多模态理解模型、小样本类增量学习、深度表格学习和文档版面此次入选意味着阿里云人工智能平台PAI自研的深度学习算法达到了全球业界先进水平,获得了国际学者的认可,展现了阿里云人工智能技术创新在国际上的竞争力。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
在阿里云机器学习平台上布置一个PyTorch模型
在阿里云机器学习平台上布置一个PyTorch模型【1月更文挑战第21天】【1月更文挑战第105篇】
165 1
|
3月前
|
存储 人工智能 大数据
云计算平台:AWS、Azure和Google Cloud的比较与选择
在当今数字化时代,云计算平台成为了企业和个人的首选。本文将重点比较三大主流云计算平台:AWS、Azure和Google Cloud,从性能、功能、可用性以及定价等方面进行综合评估,帮助读者更好地选择适合自己需求的云计算平台。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
云计算平台选择之路:AWS、Azure和Google Cloud的比较与抉择
在当今数字化时代,云计算平台扮演着企业转型和创新的关键角色。本文将对三大主流云计算平台——AWS、Azure和Google Cloud进行比较分析,为读者提供选择指南。我们将从性能、可靠性、生态系统、服务和定价等方面综合评估,以帮助读者做出最适合他们业务需求的决策。
103 0
|
1月前
|
边缘计算 Cloud Native 安全
未来云计算平台的发展趋势与挑战
随着数字化时代的到来,云计算作为一种关键的信息技术基础设施正在发挥着越来越重要的作用。本文将探讨未来云计算平台的发展趋势与面临的挑战,分析在日益复杂多变的技术环境下,云原生技术的应用将如何推动云计算平台迈向新的高度。
|
1月前
|
弹性计算 安全 定位技术
幻兽帕鲁服务器搭建攻略:【阿里云平台快速上手指南】
2024年,火爆畅销的《幻兽帕鲁》游戏让无数玩家着迷不已!那么,您是否急切想要拥有一个能与伙伴们一起畅快玩耍的游戏服务器呢?现在就跟随若城的脚步,一起动手搭建一个属于自己的《幻兽帕鲁》服务器吧!让这个新年有心意
|
2月前
|
弹性计算 Linux 数据安全/隐私保护
幻兽帕鲁服务器搭建攻略:阿里云平台快速上手指南
2024年,火爆畅销的《幻兽帕鲁》游戏让无数玩家着迷不已!那么,您是否急切想要拥有一个能与伙伴们一起畅快玩耍的游戏服务器呢?现在就跟随若城的脚步,一起动手搭建一个属于自己的《幻兽帕鲁》服务器吧!让这个新年有心意, 让这个寒假更有趣
75103 10
|
1月前
|
人工智能 安全 物联网
在云计算时代,各种云服务和平台为我们提供了无限的机遇和挑战
【2月更文挑战第33天】在云计算时代,各种云服务和平台为我们提供了无限的机遇和挑战
21 7
|
1月前
|
边缘计算 Cloud Native 安全
未来云计算平台的发展趋势与挑战
随着数字化转型的加速推进,云计算平台正成为企业和个人数字化业务的重要基础设施。本文将探讨未来云计算平台的发展趋势及面临的挑战,从多维度分析云原生、边缘计算、安全性以及可持续性等方面,展望未来云计算平台的发展方向。
|
1月前
|
缓存 运维 监控
应用研发平台EMAS 常见问题之用华为的推送界面阿里云收不到如何解决
应用研发平台EMAS(Enterprise Mobile Application Service)是阿里云提供的一个全栈移动应用开发平台,集成了应用开发、测试、部署、监控和运营服务;本合集旨在总结EMAS产品在应用开发和运维过程中的常见问题及解决方案,助力开发者和企业高效解决技术难题,加速移动应用的上线和稳定运行。
382 2