华为 ICT产品与解决方案/计算产品线 校招内推-杭州
🔺计算产业作为国家十四五规划新基建的主要承担者,是华为下一个拥有万亿级市场的产业,非常需要人才的加入!!
🔺我们目前也大量招人,欢迎大家投递我们!
🌟24届华为校园招聘
1⃣️面向对象:2024年毕业的国内学生,2024年1月到2024年12月底毕业的留学生
2⃣️校招岗位:软件开发工程师、算法工程师、AI工程师等等
🌟 简历投递方式:
1️⃣ 登录华为校招官网 career.huawei.com
2️⃣国内学生请选择“校园招聘”-“本硕/
留学生”-选择岗位注册简历
3️⃣「第一意向部门」选择:ICT产品与解决方案➡️「计算产品线 」
🌟投递成功后,请发送简历编号、姓名、手机号发给校招赵HR进行报备
详细岗位JD如下所示:
【 AI大模型算法工程师 (杭州) 】
1、负责多模态/NLP/CV/语音等领域的预训练模型/超大模型及下游任务中算法的开发、设计、优化、落地;
2、负责AIGC等超大模型基于昇腾平台的训练加速、推理加速、模型压缩、稀疏加速、微调等方向的算法工作;
3、参与大模型在昇腾真实业务场景的落地,并提供解决方案;
4、积极跟进AI学术界和工业界超大模型研究的最新动态,提升模型性能,优化模型训练效率。
【任职要求】
业务技能要求:
1)熟悉Tensorflow/Pytorch/Mxnet等主流AI框架的一种或多种,熟悉openCV等。
2)熟练掌握Python/C++/C语言中的一种或多种。
【 AI训练/推理加速算法工程师(杭州)】
岗位职责:
1)负责计算机视觉/自然语言处理/搜索推荐等方向通用AI训练、推理加速算法的设计、开发、落地等。
2)结合硬件特性,优化算法性能和精度,满足单机/分布式/异构场景的训练、推理加速需求,构建算法竞争力。
3)把握业界和学术界最新研究进展和技术趋势,持续提升算法竞争力。
岗位要求:
1)熟悉计算机视觉/自然语言处理/搜索推荐等方向主流的AI模型及模型训练调优算法,有丰富的模型训练/推理加速经验,主导过完整的算法研发、优化及落地;
2)数学基础好,熟悉矩阵运算、优化求解等AI相关的数学基础知识;熟悉混合精度训练、低精度训练、优化器、张量分解等模型训练加速算法,熟悉业界常见的训练加速库如Distiller、Apex等;
3)熟悉通用的参数类、结构类AI模型推理加速算法,包括量化、剪枝、图优化等;且熟悉计算机视觉/自然语言处理等领域特有的模型加速算法,如Qbert,有算法优化成果落地。
4)熟悉业界常见的推理引擎,如TensorRT、OpenVINO、NCNN、Tengine等,熟悉常用的推理加速技术;
5)熟悉常见的深度学习框架(TensorFlow/Pytorch/Mxnet)及源码,熟悉PS/AllReduce等分布式训练算法,有算法优化成果落地;
6)具备较强的算法研究能力,可快速跟踪洞察业界最前沿AI领域技术,主导算法的持续领先。
【视觉AI算法工程师(杭州/深圳/西安) 】
岗位职责:
1)负责计算机视觉领域算法研究,包括不限于目标检测和识别、目标跟踪、行为分析、图像分类、语义分割、3D视觉、3D图形学、图像处理、遥感图像等。
2)负责视觉AI算法的设计、开发和优化等工作,跟踪业界技术前沿,助力华为昇腾计算生态。
岗位要求:
1)熟悉常见的视觉AI算法模型(ResNet/SSD/ MaskRCNN/ YOLO/Attention/Transfomer等),对AI算法模型结构和原理有深刻理解;
2)熟悉人脸识别、行人ReID、车牌识别等视频分析业务应用场景,具备算法研究、算法应用部署、算法加速经验。
3)数学基础好,有模型压缩、模型剪枝量化、知识蒸馏、分布式训练等经验者优先考虑。
4)熟悉Tensorflow/Pytorch/Mxnet等主流AI框架的一种或多种,熟悉openCV等。
5)熟练掌握Python/C++/C语言中的一种或多种。
【搜索推荐算法工程师(杭州) 】
岗位职责:
1)面向互联网推荐和搜索领域开展深度学习算法研究,决策智能包括深度特征(Deep&wide)、自动学习(NasNet)、强化学习、在线学习的研究。
2)基于深度学习算法,构建自主决策、自动优化常见的竞争力。
岗位要求:
1)熟悉常见的搜索、推荐算法,对相关算法模型结构和原理有深刻理解,具有较好的数学基础。有大规模搜索推荐、分布式训练、模型推理、向量检索、分布式机器学习、训练/推理平台搭建等经验者优先考虑。
2)熟悉Tensorflow/Pytorch/Mxnet等主流AI框架的一种或多种。
3)熟练掌握Python/C++/C语言中的一种或多种。
4)良好的算法研究分析能力,快速分析业界顶会论文。
【大数据机器学习算法工程师(杭州)】
岗位职责:
1)把握机器学习领域的前沿技术和发展趋势,参与机器学习算法整体技术规划;
2)负责前沿技术研究和算法设计实现,解决机器学习领域业界难题,构建业界技术竞争力。
3)针对安平、政务、金融、交通等行业,分析把控业界发展趋势,并能与时俱进的进行机器学习算法相关技术规划和创新。
岗位要求:
1)熟悉分类(SVM、多层感知器、HMM、CRF等)、聚类(KNN、Kmeans、DBSCAN等)、树模型(xgboost、lightGBM、GBDT、随机森林等)、矩阵分析(ALS、SVD等)、automl等常见机器学习方法,有扎实的理论基础,;
2)熟练掌握Scala/Java/R/Python 语言中的一种或多种。
3)熟悉Spark/Hadoop/HDFS/Hive等开源大数据组件优先;
【 向量检索算法工程师 (杭州/深圳/西安) 】
岗位职责:
1)面向安防、互联网等领域,负责向量检索算法研究和设计,包括不限于一人一档、数据聚类、搜索推荐召回等。
2)负责向量检索算法的设计、开发和优化等工作,跟踪业界技术前沿,助力华为昇腾计算生态。
岗位要求:
业务技能要求:
1)熟悉Faiss、Milvus等向量检索引擎,有使用经验。
2)熟练掌握Python/C++/C语言中的一种或多种。
专业知识要求:
1)熟悉常见的检索算法如Flat、PQ、IVFPQ、IVFSQ,HNSW,NSG等;
2)具有较好的数学基础,有模型训练、模型压缩、推理加速等AI算法研发经验者优先考虑。
3)良好的算法研究分析能力,快速分析业界顶会论文。
【高性能计算算法工程师/数学库算法工程师(杭州)】
岗位职责:
1)跟踪、把握业界高性能计算、科学计算、AI+科学计算发展前沿方向;
2)负责针对华为多算力处理器的高性能计算算法优化研究,包括线性代数库、HPC领域库等,构建并提升华为数学库核心算法竞争力
3)扩展加速库的高价值应用场景
岗位要求:
1)熟悉基础数学、数值计算、矩阵、图论等数学库相关实现算法;
2)熟悉计算机体系结构(x86/ARM/MIPS)、内存系统,掌握Linux下性能剖析和优化工具,掌握编译器、微架构汇编性能优化手段;
3)有多线程、多进程、分布式计算加速的经验,熟悉并行计算框架(如OpenMP、MPI等)
3)数值计算、应用数学、高性能计算、计算机等专业,具有开源数学库项目开发经验者优先。
【分布式存储算法工程师(杭州) 】
岗位职责:
1)智能存储相关算法设计优化与实现,包括但不限于Cache、数据排布、数据压缩、元数据管理、QoS调度、网络优化、RAS等业界热门技术;
2)结合Linux平台下常用分布式存储开源软件如Ceph,Gluster等,分析相关性能瓶颈,设计对应的优化方案并进行特性开发和实现。
岗位要求:
1)熟悉计算机体系结构、常用算法和数据结构,具有扎实的数学基础;
2)了解Linux系统以及多线程编程等;
3)熟悉C/C++/Python编程语言的一种或多种,具备良好的编程习惯;
4)具有存储领域相关经验者优先;
岗位职责:
1)负责分布式系统相关的多线程模块开发,包括计算、网络、存储等;
2)负责系统级性能调优,结合系统负载和瓶颈分析,实现体系结构和架构级性能优化,实现软硬结合的端到端性能提升。
岗位要求:
1)精通C/C++,熟悉常用数据结构和算法;
2)了解Linux系统以及多线程编程等;
3)熟悉分布式系统基本理论和性能分析方法。
2) 熟悉常见AI+大数据场景,包括蛋白质检测、基因检测、药物检测、天文数据预测分析等;
3) 熟悉AI应用及业界常见主流AI框架(TensorFlow/Pytorch/Mxnet等之一),具备AI训练、推理加速经验者优先考虑。
4) 具备数学(大规模数值计算、线性代数、混合精度运算)、AI(AI训练、AI推理、GPU加速)、大数据等背景知识。
5) 时刻关注HPC+AI、AI+bigdata等前沿研究,有相关研究经验者优先考虑;
2)有结合硬件的AI算法加速经验,不限于GPU/FPGA/ARM平台的优化,熟悉各硬件平台主流的AI加速库 (TensorRT,cuDNN,mklDNN,Apex等)和AI框架;
3)面向HPC+AI、AI+BD等场景,探索跨领域的AI加速使能
4) 探索将AI应用于HPC应用的方案,构筑鲲鹏+昇腾在HPC领域的竞争力
1)负责昇腾平台上C++关键算子代码开发,开源C++代码的迁移与适配;
2)负责重要C++代码的性能优化,迅速定位性能瓶颈,并写出零缺陷的C++代码
3)积极掌握面向加速卡硬件架构的C++开发前沿动态,掌握排序,Top K等基础算法在高效并发环境下的高效实现
1)具备较强的C++代码开发能力,有C++代码落地经验者优先
2)具备扎实的异构硬件平台C++开发能力,具有加速卡芯片平台开发经验者优先