收录 2026-09-22

2027校招-Ai Infra工程师

我们致力于构建UCloud公有云的计算基础设施,打造支持大规模 AI 训练与推理的 GPU 集群底座。团队聚焦下一代计算平台的稳定性与性能优化,深入软硬件协同、虚拟化、网络通信、高性能调度等核心方向,构建极致性能与稳定性的基础架构。 本岗位将聚焦于GPU相关的故障定位、性能调优与系统优化,包括但不限于以下方向: 1. 面向大模型推理与训练场景,深入分析 GPU 性能瓶颈,探索 GPU 层级(如CUDA、NCCL、硬件接口)异常信号的检测、归因与优化手段; 2. 构建 GPU 故障监测体系,提升 GPU 使用过程中对于应用层错误(OOM、Kernel Error 等)和底层资源异常的可观测性与定位能力; 3. 优化 NCCL 通信链路性能,研究其在性能建模、故障预测与资源调度中的应用; 4. 探索GPU 池化、虚拟化与资源共享机制,提升集群资源利用率与可靠性; 5. 参与构建 GPU 性能调优工具链及故障回溯系统,服务云上内外部客户高稳定性与高吞吐需求。

所属企业
UCloud
截止时间
2029-09-21
招聘批次
-
企业性质
-
数据/算法

招聘公告与岗位信息

  • 所属企业:UCloud

  • 招聘批次:社招/日常

  • 截止时间:2029-09-21

  • 学历要求:本科

  • 工作地点:上海

  • 发布时间:2026-09-21

招聘方向

2027校招-Ai Infra工程师

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截止时间:2029-09-21

招聘流程

2026-09-21
公告发布
2029-09-21
截止

截止时间:2029-09-21

进行中
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投递建议

原文复核

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投递节奏

如果你同时在看多条校招,建议先处理与 UCloud 匹配度最高、时间要求最明确的岗位,再做海投扩展,避免在信息不完整的职位上投入过多时间。

简历取舍

准备 UCloud 相关简历时,优先保留和岗位关键词、业务方向、目标城市最相关的经历,弱相关内容可以下沉到后半部分。

常见问题 FAQ

投递UCloud校招前最应该先看什么?

建议先看 4 件事:岗位方向是否匹配、城市是否可接受、学历和毕业时间是否符合、投递截止时间是否紧张。如果这 4 项都大致匹配,再花时间优化简历和准备笔面试,投入产出会更高。