AI Infra网络研发工程师
1.AI推理网络性能优化 ● 负责设计和优化大规模推理系统中GPU集群的高性能网络架构，支持GPU间通信、KV Cache远端访问、分布式存储数据读写等场景，提供极致的网络通信性能。 ● 深入研究和应用RDMA、GPUDirect等技术，优化集体通信（AllReduce、All-to-All）及点对点通信性能，解决大规模并发下的网络拥塞与丢包问题。 ● 开发与调优网络协议栈（如TCP/IP、RDMA、自定义传输协议），结合AI框架（PyTorch/TensorFlow）和集合通信库（NCCL），实现通信与计算的深度融合与流水线并行。 2.Agentic网络基础设施构建 ● 构建高可用、低延迟的AI Agent接入网关，支持海量用户访问AI应用时的负载均衡、流量调度、ingress/egress连接管理，保障服务SLA。 ● 设计与优化接入层协议（如HTTP/3、WebSocket、gRPC），处理Agent交互中的长连接保持、消息路由、安全认证及限流熔断等机制。 ● 协同上层业务团队，针对强化学习（RL）后训练以及AI Agent动态交互特性（如容器/Sandbox资源构建、工具调用、
招聘公告与岗位信息
所属企业：阿里云
招聘批次：社招/日常
截止时间：2122-08-30
工作地点：杭州
发布时间：2026-04-07
招聘方向
AI Infra网络研发工程师
投递提示
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说明：以上内容依据原始公告字段整理，完整信息以官方公告原文（job）为准。
截止时间：2122-08-30
招聘流程
截止时间：2122-08-30
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投递建议
在正式投递 阿里云 前，建议回到原始招聘公告再次核对投递渠道、截止时间、城市范围和学历要求，尤其留意图片中的补充说明。
如果你同时在看多条校招，建议先处理与 阿里云 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。
准备 阿里云 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
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。