阿里云--研究型实习生招聘

阿里云ECS在线调度是一个复杂的问题，其主要是解决如何将用户需求VM分配到合适的物理机，以实现更好的资源利用和用户体验，其核心问题可以认为是动态装箱问题，在实际调度系统中，除了资源维度上的要求，还需要考虑因素如容灾、干扰等，同时不同场景的调度目标不尽相同，这进一步提升了问题的复杂性性。 作为IaaS的基础服务，ECS调度算法和策略的每一个参数配置的调整、每一项技术升级的评估都关乎云计算整体运行稳定性、性能和成本，即便极小的优化提升，也会为云计算服务带来极为可观的收益。所以调度算法的建模和优化，有着巨大的现实价值和广阔的研究潜力。 我们希望建立一套完善的调度策略评估框架，评估和优化调度算法和策略，探索全新的调度算法框架，同时结合基于机器学习/深度学习构建VM/物理机的性能画像模型，提升整体调度系统效率。

岗位要求： 1. 熟悉常用机器学习、深度学习算法 ，对时序预测、运筹优化等相关领域，具有一定的工程实现能力，掌握Java、Python等至少一门编程语言； 2. 具备良好的数理分析基础及经验，能使用SQL等语言分析处理复杂业务逻辑 3. 有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先 4. 能独立完成英文论文撰写工作，具备快速学习能力，较强的团队沟通和协作能力，较强的自我驱动能力 5. base地：杭州、北京 6. 毕业时间：26届及以后，25年11月后毕业 研究产出： 1、解决上述项目问题的算法研发，并在弹性计算调度平台落地，提升线上调度指标效果； 2、联合发表顶会论文1~2篇、专利1~2篇。