崗位定位依托公司在算力基礎設施、智能硬件及云服務領域的核心優勢，聚焦AI技術在計算場景的前沿研究與商業落地，參與從算法創新、模型研發到系統工程化的全流程工作，打造業界TOP的AI計算產品與解決方案，支撐企業、運營商及公共領域的智能升級。二、核心崗位職責1. 算法研發與創新：深耕機器學習、深度學習、強化學習、大模型等核心技術領域，針對計算場景中的性能優化、能效提升、智能調度等關鍵問題開展算法研究，包括但不限于AutoML、神經網絡優化、多模態融合等方向，突破技術瓶頸。2. 工程化落地：負責AI算法及系統的設計與實現，完成模型訓練、調優、推理優化及生產環境部署；主導AI工具鏈、訓推平臺的研發，提升算力資源利用率與模型部署效率，支撐大規模AI業務的穩定運行。3. 場景化解決方案：結合華為計算核心業務場景（如智能運維、云計算資源管理、自動駕駛算力支撐等），構建端到端AI解決方案；協同產品、測試團隊完成技術驗證、性能迭代及商業落地，提升產品核心競爭力。4. 技術洞察與協作：跟蹤全球AI領域技術趨勢（如大模型、生成式AI、AI for Coding等），引入前沿技術；聯動內外部科研機構、行業專家開展合作，推動技術創新與學術成果轉化。三、任職資格要求1. 核心技能- 算法功底：扎實掌握機器學習、深度學習核心理論，熟悉至少一個細分領域（如計算機視覺、NLP、推薦系統、強化學習等），具備算法設計、建模及問題拆解能力。- 編程與框架能力：精通至少一種主流編程語言（C++/Java/Python），具備良好的編碼規范與代碼優化能力；熟練使用TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，有模型訓練、微調及推理優化經驗者優先。- 工程化能力：熟悉Docker、Kubernetes、TensorRT等部署工具，具備AI模型生產環境部署及運維經驗；了解大數據處理技術（Spark/Hadoop）或數據庫（SQL/NoSQL），能高效處理大規模訓練數據者優先。- 業務理解：具備將技術與業務結合的能力，能快速理解計算場景需求并轉化為技術方案，有算力調度、智能運維、大模型應用等相關經驗者優先。

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