崗位定位依托公司在算力基礎(chǔ)設(shè)施、智能硬件及云服務(wù)領(lǐng)域的核心優(yōu)勢(shì)，聚焦AI技術(shù)在計(jì)算場(chǎng)景的前沿研究與商業(yè)落地，參與從算法創(chuàng)新、模型研發(fā)到系統(tǒng)工程化的全流程工作，打造業(yè)界TOP的AI計(jì)算產(chǎn)品與解決方案，支撐企業(yè)、運(yùn)營商及公共領(lǐng)域的智能升級(jí)。二、核心崗位職責(zé)1. 算法研發(fā)與創(chuàng)新：深耕機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、大模型等核心技術(shù)領(lǐng)域，針對(duì)計(jì)算場(chǎng)景中的性能優(yōu)化、能效提升、智能調(diào)度等關(guān)鍵問題開展算法研究，包括但不限于AutoML、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、多模態(tài)融合等方向，突破技術(shù)瓶頸。2. 工程化落地：負(fù)責(zé)AI算法及系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，完成模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、推理優(yōu)化及生產(chǎn)環(huán)境部署；主導(dǎo)AI工具鏈、訓(xùn)推平臺(tái)的研發(fā)，提升算力資源利用率與模型部署效率，支撐大規(guī)模AI業(yè)務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行。3. 場(chǎng)景化解決方案：結(jié)合華為計(jì)算核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如智能運(yùn)維、云計(jì)算資源管理、自動(dòng)駕駛算力支撐等），構(gòu)建端到端AI解決方案；協(xié)同產(chǎn)品、測(cè)試團(tuán)隊(duì)完成技術(shù)驗(yàn)證、性能迭代及商業(yè)落地，提升產(chǎn)品核心競(jìng)爭力。4. 技術(shù)洞察與協(xié)作：跟蹤全球AI領(lǐng)域技術(shù)趨勢(shì)（如大模型、生成式AI、AI for Coding等），引入前沿技術(shù)；聯(lián)動(dòng)內(nèi)外部科研機(jī)構(gòu)、行業(yè)專家開展合作，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新與學(xué)術(shù)成果轉(zhuǎn)化。三、任職資格要求1. 核心技能- 算法功底：扎實(shí)掌握機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)核心理論，熟悉至少一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域（如計(jì)算機(jī)視覺、NLP、推薦系統(tǒng)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等），具備算法設(shè)計(jì)、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(guī)范與代碼優(yōu)化能力；熟練使用TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架，有模型訓(xùn)練、微調(diào)及推理優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。- 工程化能力：熟悉Docker、Kubernetes、TensorRT等部署工具，具備AI模型生產(chǎn)環(huán)境部署及運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)；了解大數(shù)據(jù)處理技術(shù)（Spark/Hadoop）或數(shù)據(jù)庫（SQL/NoSQL），能高效處理大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)者優(yōu)先。- 業(yè)務(wù)理解：具備將技術(shù)與業(yè)務(wù)結(jié)合的能力，能快速理解計(jì)算場(chǎng)景需求并轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案，有算力調(diào)度、智能運(yùn)維、大模型應(yīng)用等相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

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