看中科曙光这轮校招的岗位表，第一眼注意到的不是岗位数量，而是地名。天津84个、河南郑州37个、四川成都18个、山东青岛15个、陕西西安14个、江苏苏州昆山13个、北京只有7个。一家总部在北京的企业，把八成的岗位放在了天津和各地基地。
它在产业链里的位置
中科曙光的产品线覆盖服务器、存储、云计算和人工智能基础设施，在国产先进计算生态里属于基础层。这个位置决定了它的客户不是普通消费者，而是智算中心、行业客户和政务系统。
基础层有个特点：技术迭代的节奏由上游芯片和架构决定，而交付的节奏由项目建设决定。这意味着一部分岗位偏研发，一部分岗位偏工程交付，两类人的日常完全不同。
岗位命名把这一点写得很直白：【2027】云计算测试工程师-成都、【2027】AI模型系统工程师-郑州、【2027】AI模型服务优化工程师-昆山、【2027】应用支持工程师-西安。每一个岗位名后面都带着城市后缀，说明它是按基地精细投放的，不是统招后分配。
用人重心的三个信号
第一个信号是学历。硕士164个、本科17个、博士4个、本科及以上2个、硕士及以上1个，硕士类占六成三。这个比例在硬件和云计算行业里偏高，说明它对基础能力有明确要求。
第二个信号是城市。天津84个是最大基地，郑州37个、成都18个、青岛15个、西安14个、昆山13个紧随其后。北京只有7个。这个分布不是偶然——服务器和计算基础设施的研发与生产需要产业配套和成本空间，天津和几个区域基地承担了这个功能。
第三个信号是岗位类型。AI模型系统工程师这一岗在郑州、天津、成都三地各设1个，学历要求是博士；AI应用研发工程师在昆山、西安各1个，要求硕士；AI模型服务优化工程师在郑州、昆山、西安各1个，要求硕士；应用支持工程师同样三地各1个，要求硕士。同一类岗位在不同城市平行设置，说明它在做区域复制，而不是单点补人。
用人需求变化背后的行业逻辑
国产算力这条线正在经历三个阶段的变化：一是从卖设备转向卖算力服务，二是从通用服务器转向异构计算和液冷，三是从单机交付转向智算中心的整体运维。
这三个变化直接推高了对应的人才需求：懂异构计算和算子优化的工程师，懂液冷和能效的系统工程师，懂集群运维和模型服务的应用支持工程师。岗位表里的"AI模型服务优化工程师"和"应用支持工程师"正好对应后两项。
往深一层看，信创替代的推进意味着国产软硬件栈的适配工作量在增加。这类工作的技术难度不一定最高，但需要耐心和系统思维，因为你要在别人没踩过的路上找问题。
这轮校园招聘的岗位数量虽然只有259个，但每一条都标明了基地和后缀，方向写得很清楚，选岗的成本不高。
应届生该怎么准备
第一，把课程里的操作系统、计算机网络、计算机组成原理这三门重新过一遍。云计算和服务器方向的面试，基础概念的追问密度很高。
第二，如果是算法或AI方向，重点准备模型推理和部署相关的知识，比如推理框架的选型、显存优化、算子融合。岗位名里的"模型服务优化"就是这个意思。
第三，如果是硬件或系统方向，了解液冷、供电、机架设计的基本概念。这类知识在课堂上讲得少，但在这类企业里是日常。
第四，准备一个"你怎么排查一个性能问题"的完整案例。这类企业看重工程稳定性，能讲清排查路径的人比能背参数的人更受欢迎。
一个前瞻判断
国产算力的需求确定性比较高，但内部的岗位结构会持续变化——越是靠近基础设施层，越是需要软硬结合的能力。中科曙光把博士岗位放在模型系统方向、把硕士岗位放在应用和优化方向，这个配置本身说明了它对人才的分层预期。
对这轮校招来说，天津和郑州两个基地的岗位数量最多，是现实意义上的主战场。北京只有7个，别把期待放在那里。
截止日期只有两档：2026年10月18日和2026年12月31日。第一档就在几天之后，要投就先投这一档。