岗位定位依托公司在算力基础设施、智能硬件及云服务领域的核心优势，聚焦AI技术在计算场景的前沿研究与商业落地，参与从算法创新、模型研发到系统工程化的全流程工作，打造业界TOP的AI计算产品与解决方案，支撑企业、运营商及公共领域的智能升级。二、核心岗位职责1. 算法研发与创新：深耕机器学习、深度学习、强化学习、大模型等核心技术领域，针对计算场景中的性能优化、能效提升、智能调度等关键问题开展算法研究，包括但不限于AutoML、神经网络优化、多模态融合等方向，突破技术瓶颈。2. 工程化落地：负责AI算法及系统的设计与实现，完成模型训练、调优、推理优化及生产环境部署；主导AI工具链、训推平台的研发，提升算力资源利用率与模型部署效率，支撑大规模AI业务的稳定运行。3. 场景化解决方案：结合华为计算核心业务场景（如智能运维、云计算资源管理、自动驾驶算力支撑等），构建端到端AI解决方案；协同产品、测试团队完成技术验证、性能迭代及商业落地，提升产品核心竞争力。4. 技术洞察与协作：跟踪全球AI领域技术趋势（如大模型、生成式AI、AI for Coding等），引入前沿技术；联动内外部科研机构、行业专家开展合作，推动技术创新与学术成果转化。三、任职资格要求1. 核心技能- 算法功底：扎实掌握机器学习、深度学习核心理论，熟悉至少一个细分领域（如计算机视觉、NLP、推荐系统、强化学习等），具备算法设计、建模及问题拆解能力。- 编程与框架能力：精通至少一种主流编程语言（C++/Java/Python），具备良好的编码规范与代码优化能力；熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，有模型训练、微调及推理优化经验者优先。- 工程化能力：熟悉Docker、Kubernetes、TensorRT等部署工具，具备AI模型生产环境部署及运维经验；了解大数据处理技术（Spark/Hadoop）或数据库（SQL/NoSQL），能高效处理大规模训练数据者优先。- 业务理解：具备将技术与业务结合的能力，能快速理解计算场景需求并转化为技术方案，有算力调度、智能运维、大模型应用等相关经验者优先。

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