公开岗位资料

云AI高级架构师

华为上海

先看关键条件

地点: 上海
雇佣形式: 未确认

尚未披露：团队、招聘类型、薪资、雇主申请截止时间

来源与已知信息

招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17

主题: 未确认
公司: 华为 · 有来源依据 · 完整性未确认
工作方式: 未确认
来源类型: 官方岗位页 · 有来源依据 · 完整性未确认
公司类型: 未确认
招聘类型: 社招 · 有来源依据 · 完整性未确认
远程范围: 未确认
职能: 未确认
业务 / 团队: 未确认
地域: 上海 · 有来源依据
雇佣形式: 未确认
岗位与 AI 的关系: 支持AI产品/团队 · 有来源依据
公司 AI 属性: 未确认
招聘状态: 未确认

未确认的信息按当前来源保留，后续有新资料时更新。

查看来源 ↗ · 2026-10-17

申请路径与记录

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来源岗位原文

作为云AI高级架构师，负责OTT客户需求洞察和中高层技术交流，主导昇腾云重大解决方案整体方案设计、调优适配和昇腾云解决方案的项目成功，具体职责如下：
岗位职责:
1、需求理解&洞察：洞察客户业务和发展趋势，深入理解客户需求，从客户业务发展中识别对公有云的机会点和核心诉求，并开展公有云解决方案的联合创新，参与研发产品规划，推动产品竞争力提升。
2、重大解决方案设计：作为方案架构师，深度参与并牵头重大战略项目技术方案设计，把握技术方向，完成整体需求分析和解决方案设计，分析竞争对手信息并制定竞争策略，解决关键问题，对重大战略项目成功负责；
3、支撑技术中高层交流：支持重要客户的交流活动，尤其是技术中高层的交流，能够以专业视角展示公司产品与解决方案优势，牵引客户未来技术规划，构建云业务相关的稳固的中高层技术客户关系。
任职要求
语言要求：英语
教育背景要求：计算机/软件/AI人工智能等相关理工科本科以上学历

技能要求:
1、有AI软件从业经验，能够对客户的业务系统有理解能力，从而针对性的设计解决方案。
2、有较好的沟通，理解能力，能够和客户的CXO和运维/技术人员开展对话和交流。
能力要求:
1、熟悉AI产业技术栈，熟悉业界主流大模型产品和头部AI应用，具备AI应用系统或大模型设计开发经验者优先；
2、对大模型的训练推理框架、流程、技术方案，及业界主流大模型的架构、关键技术、性能测试调优等非常熟悉；
3、熟悉Tensorflow/Pytorch/Mxnet/Mindspore等主流AI框架的一种或多种，熟悉主流AI算法，包括并不限于自然语言处理、图像视频类、决策优化类等；
4、具备3年以上AI应用或大模型相关解决方案的相关经验，包括方案设计、适配调优、需求分析、架构设计和规划等。

知识要求:
1、有公有云从业经验，或熟悉某一到多个行业应用领域者优先。
2、具备华为云HCIP/HCIE认证优先；3年以上云服务开发经验优先；
3、在AI 技术等领域的一个领域中有丰富经验及深入理解，有良好的洞察能力。

专业证书要求:CET-4及以上英语水平资格证书

其他要求:具备海外留学背景或海外工作经验优先

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华为

阶段未知

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华为北京算法

算法专家（多模态/大模型/搜广推）

招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17

多模态/大模型方向： 1. 多模态/大模型训练架构与方法创新：主导多模态模型的训练范式设计与系统优化策略，包括跨模态对齐、预训练目标设定（如图文对齐、语音文本联合建模）、多阶段训练（预训练+指令微调+强化学习后训练）等方法，推动大规模多模态模型在国产平台上的高效训练能力建设。 2. 行业趋势洞察与场景牵引：深入分析多模态AI应用发展趋势，跟踪典型应用场景（如语音视觉联动、图片/视频生成、图文理解、多模态对话、视频理解、理解生成统一模型、Agentic 大模型等），洞察其模型结构、算力需求、系统瓶颈，输出具备前瞻性的能力演进路线和资源规划建议。 3. 训练-推理协同优化策略：跟踪并推动多模态场景下的训练-推理协同设计策略，如模型结构对推理效率的影响、量化/稀疏/模型切分 4. 协助完成多模态理解、多模态生成模型的训练和推理加速。搜广推方向： 1. 负责推荐训推解决方案竞争力规划，支撑构筑基于国产硬件、业界领先推荐系统； 2. 洞察当前业界主流推荐系统和N+1代推荐系统技术发展趋势，跟踪业界动态，行业市场需求，牵引竞争力规划； 3. 分析推荐领域的算法策略制定，对召回、粗排、精排、策略等进行分析； 4. 协助落地定制推荐模型，对模型训练，上线执行进行支撑，解决性能和精度问题。 5. 展开针对业务场景、模型架构、训练方法的洞察，结合硬件特点产出搜广推垂直洞察报告，并根据洞察结果，设计适合国产硬件的差异化竞争方案。任职要求语言要求: 简体中文,英语教育背景要求: 本科及以上模态/大模型方向业务技能要求： 1. 计算机科学、电子通信、统计学、应用数学等相关领域专业； 2. 具备机器学习、深度学习的知识基础。 3. 熟悉python、C/C++中的一种或多种语言。 4. 具备团队合作精神。搜广推方向业务技能要求： 1. 了解业界主流推荐系统全流程：召回、粗排、精排、重排等，具备推荐系统真实业务上线hands on经验； 2. 了解推荐典型算法，具备推荐系统底层GPU/国产计算卡性能优化经验优先； 3. 推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先 4. 了解Transformer在搜索推荐领域应用、GR模型落地经验者优先专业知识要求： 1. 具备大规模机器学习分布式训练或者高性能推理系统开发和优化经验。 2. 熟悉Diffusion， DIT, QwenVL， AR生成式模型。 3. 具备扎实的机器学习，深度学习理论知识。 4. 具备一线的AI算法（NLP，语音，CV）落地经验。 5. 拥有大型C/C++ 项目软件开发经验。 6. 高并发服务开发经验

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华为上海算法

昇腾大模型训练专家

招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17

作为昇腾大模型训练专家，负责对接客户业务大模型训练，具体职责如下：主要职责: 1、负责大模型训练领域技术洞察与竞争力识别，持续跟踪行业和友商动态，识别大模型训练竞争力构筑点； 2、负责对大模型训练领域领域的技术需求、方案进行识别、组织关键技术方案攻关，并牵引产品及解决方案改进； 3、洞察昇腾主流场景需求和行业技术发展趋势，引入创新技术，确保产品及方案竞争力持续领先； 4、识别对MindX、AI框架、加速库、芯片硬件等需求，推动昇腾训练解决方案竞争力提升，实现持续商业成功。任职要求语言要求: 中文、英语教育背景要求: 本科及以上，计算机/软件工程/人工智能等相关专业技能要求: 1、熟悉PyTorch、TensorFlow、MindSpore等任意一种深度学习框架； 2、熟悉CV/NLP/搜索推荐等任一AI研究方向； 3、熟悉掌握Python/C/C++/Go/Java等编程语言； 4、熟悉Megtron、DeepSpeed等开源三方库者优先；能力要求: 1、熟悉典型AI业务应用场景（如互联网广告推荐、语音识别、文本处理、内容审核等场景）及关键业务处理流程，熟悉使用到的关键算法； 2、有复杂系统软件架构设计和开发经验，在GPU、FPGA、x86或ARM等硬件平台上进行过设计开发等相关工作。 3、掌握大模型预训练、微调、强化学习等，并掌握相关实现及优化方案，有模型训练应用经验者优先； 4、有容器应用开发、分布式训练性能优化等工程优化经历者优先。专业知识要求：计算机或软件工程、人工智能或大数据等相关专业。专业证书要求：CET-4及以上英语水平资格证书

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华为北京算法

算法专家（多模态/大模型/搜广推）

招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17

标准职责: 多模态/大模型方向： 1. 多模态/大模型训练架构与方法创新：主导多模态模型的训练范式设计与系统优化策略，包括跨模态对齐、预训练目标设定（如图文对齐、语音文本联合建模）、多阶段训练（预训练+指令微调+强化学习后训练）等方法，推动大规模多模态模型在昇腾平台上的高效训练能力建设。 2. 行业趋势洞察与场景牵引：深入分析多模态AI应用发展趋势，跟踪典型应用场景（如语音视觉联动、图片/视频生成、图文理解、多模态对话、视频理解、理解生成统一模型、Agentic 大模型等），洞察其模型结构、算力需求、系统瓶颈，输出具备前瞻性的能力演进路线和资源规划建议。 3. 训练-推理协同优化策略：跟踪并推动多模态场景下的训练-推理协同设计策略，如模型结构对推理效率的影响、量化/稀疏/模型切分 4. 协助客户完成多模态理解、多模态生成模型的训练和推理加速。搜广推方向： 1. 负责昇腾推荐训推解决方案竞争力规划，支撑构筑基于昇腾、业界领先推荐系统； 2. 洞察当前业界主流推荐系统和N+1代推荐系统技术发展趋势，跟踪友商动态，行业市场需求，牵引竞争力规划； 3. 分析客户推荐领域的算法策略制定，对召回、粗排、精排、策略等进行分析； 4. 协助客户落地其定制推荐模型，对模型训练，上线执行进行支撑，解决性能和精度问题。 5. 必要时协助客户完成昇腾算子的开发工作。 6. 展开针对客户业务场景、模型架构、训练方法的洞察，结合昇腾特点产出搜广推垂直洞察报告，并根据洞察结果，设计适合昇腾的差异化竞争方案。自定义职责: " 多模态/大模型方向： 1. 多模态/大模型训练架构与方法创新：主导多模态模型的训练范式设计与系统优化策略，包括跨模态对齐、预训练目标设定（如图文对齐、语音文本联合建模）、多阶段训练（预训练+指令微调+强化学习后训练）等方法，推动大规模多模态模型在昇腾平台上的高效训练能力建设。 2. 行业趋势洞察与场景牵引：深入分析多模态AI应用发展趋势，跟踪典型应用场景（如语音视觉联动、图片/视频生成、图文理解、多模态对话、视频理解、理解生成统一模型、Agentic 大模型等），洞察其模型结构、算力需求、系统瓶颈，输出具备前瞻性的能力演进路线和资源规划建议。 3. 训练-推理协同优化策略：跟踪并推动多模态场景下的训练-推理协同设计策略，如模型结构对推理效率的影响、量化/稀疏/模型切分 4. 协助客户完成多模态理解、多模态生成模型的训练和推理加速。搜广推方向： 1. 负责昇腾推荐训推解决方案竞争力规划，支撑构筑基于昇腾、业界领先推荐系统； 2. 洞察当前业界主流推荐系统和N+1代推荐系统技术发展趋势，跟踪友商动态，行业市场需求，牵引竞争力规划； 3. 分析客户推荐领域的算法策略制定，对召回、粗排、精排、策略等进行分析； 4. 协助客户落地其定制推荐模型，对模型训练，上线执

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华为上海工程开发

AI昇腾云技术专家

招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17

主要负责互联网领域昇腾云项目的解决方案方案规划与设计、昇腾业务调优和适配、内部技术规划与能力建设等技术专家类工作。 1、昇腾云调优&适配：负责客户昇腾云项目调优和适配的工作任务，包括算子适配、推理框架适配、性能调优等； 2、技术方案设计：能清晰理解客户AI应用、大模型业务场景和技术需求，负责客户昇腾云项目的方案设计，包含云上训练、云上推理等，支撑AI集群的高效、稳定运行，保障客户数据安全； 3、内部技术能力建设：支持部门技术能力建设，总结客户昇腾云项目实战经验，促进团队整体技术水平提升。任职要求语言要求:英语、简体中文教育背景:计算机/软件工程/AI与大数据等相关理工科本科以上学历技能与能力要求: 1、熟悉AI产业技术栈，了解业界主流大模型产品和头部AI应用，具备AI应用系统或大模型设计开发经验者优先； 2、熟悉大模型的训练推理框架、流程、技术方案，熟练运用业界主流大模型的架构、关键技术、性能测试调优手段等； 3、熟悉Tensorflow/Pytorch/Mxnet/Mindspore等主流AI框架的一种或多种，熟悉主流AI算法，包括并不限于自然语言处理、图像视频类、决策优化类等；知识要求: 熟悉AI引擎平台、AI基础层算法、AI应用层算法：AI计算框架和引擎(训练/推理/AI引擎等)；熟悉机器学习理论与方法、神经网络与深度学习、计算机视觉、计算机图形学、自然语言处理NLP等知识。其他要求:云或AI领域相关工作经验五年以上

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华为北京工程开发

AI大模型架构师（训练/推理）

招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17

训练方向： 1. 调研和洞察业界大模型训练MFU提升的关键技术，结合大模型训练负载(Dense、MoE、Agent、RL、多模态等)和国产硬件架构特点，制定优化方案并实施落地 2. 调研业界训练集群利用率和训练可靠性的关键技术，针对训练集群特点参与设计技术方案并实施落地 3. 从实际业务场景出发，深度参与算法-系统协同优化，开展可商用的颗粒化技术创新和落地 4. 解决在模型训练中遇到的性能、精度问题；并完成问题总结复盘，形成作战指导书 5. 支撑在国产硬件上完成大语言模型、多模态大模型的预训练和强化学习后训练 6. 展开针对业务场景、模型架构、训练方法的洞察，结合国产硬件特点产出训练侧垂直洞察报告，并根据洞察结果，设计适合国产硬件的差异化竞争方案。 7. 行业趋势洞察与场景牵引：深入分析大语言模型应用发展趋势，跟踪模型能力提升路径（如COT, RLHF, PPO, GRPO, MOE，超长序列扩展等），洞察模型结构演进、算力需求、训练方法演进、输出具备洞察结果。推理方向： 1. 调研洞察业界大模型推理优化的关键技术，包括不限于量化、KV压缩、投机推理、PD分离、大EP MOE优化等，融合客户景需求和硬件架构特点，制定深度优化方案并实施落地 2. 深刻理解国产算力架构，必要时开发融合算子，算法和系统结合，端到端完成关键优化特性的交付和落地 3. 熟练使用性能分析工具，发现负载性能瓶颈并优化之 4. 大模型推理服务化引擎和框架的开发和优化。从业务端到端视角审视优化空间，并推动技术方案设计、实施和商用交付。 5. 展开针对业务场景、模型架构、推理加速方法、推理框架的洞察，结合硬件特点产出训练侧垂直洞察报告，并根据洞察结果，设计适合国产硬件的差异化竞争方案。 6. 行业趋势洞察与场景牵引：深入分析大语言模型应用发展趋势，跟踪典型应用场景（如聊天机器人，RAG, Agent，Agent Group），洞察模型结构、算力需求、系统瓶颈，输出具备前瞻性的性能优化建议。任职要求语言要求: 简体中文,英语教育背景要求: 本科及以上业务技能要求： 1. 有 5 年以上工作经验； 2. 有较强的逻辑/概率思维能力，善于分析、归纳、描述、沟通、和解决问题； 3. 能独立承担系统设计、开发、调测等开发任务； 4. 能快速接受和掌握新技术，有较强的独立、主动的学习能力。 5. 对AI Infra领域有强烈兴趣优先专业知识要求： 1. 熟练掌握 Python、C++等编程语言； 2. 具备计算机系统、软件设计、AI模型或者集合通信等专业知识中的一种或多种； 3. 了解大模型相关的概念和知识。 4. 了解大模型训练原理，强化学习原理 5. 有大模型精度调优经验，有基模训练经验或者RL训练经验 6. 了解算子融合、量化、KV压缩、投机推理、PD分离等常用大模型推理技术 7.

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