# AI大模型架构师（训练/推理）

External opening: you cannot apply through AI Native Match; apply on the official site.

Apply through the official channel. The full external receipt stays in your workspace. When signed in, three minimal event types explicitly recorded through the CLI are reported by default: selection, self-reported application and channel observation. Browsing or saving a role does not report an event; external applications do not appear under My applications.

- Company: 华为 (Stage unknown)
- Locations: 北京
- Role: Engineering
- Apply on the official site: https://career.huawei.com/reccampportal/portal5/social-recruitment-detail.html?jobId=28183&dataSource=1

## Role description from source

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. 熟悉大模型推理框架(如vLLM、SGLang等)优先
8. 有GPU/国产计算卡算子开发经验优先
9. 有顶会论文者优先

---
opening_id: 7a3edbb1-ce95-4b30-93b3-4087fa124584

`anm openings save --id 7a3edbb1-ce95-4b30-93b3-4087fa124584`
