华为
计算系统解决方案专家
计算系统解决方案专家
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Ai Infra
Gpu
分布式计算
大模型
推理优化
昇腾
算子开发
芯片架构
AI 估算 · 40k–70k
AI Infra技术稀缺，上海高薪，兼顾前沿技术价值。
职位详情
关于这个职位
该职位负责基于国产算力（如昇腾）构建高效AI计算系统，支撑大模型预训练与推理优化，解决精度和性能问题，并开发高性能算子
同时需要调研前沿技术，影响下一代芯片设计，是AI基础设施领域的深度技术岗位
最低要求
语言要求: 简体中文,英语
教育背景要求: 本科及以上
技能要求:
有 5 年以上工作经验
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
能独立承担系统设计、开发、调测等开发任务
能快速接受和掌握新技术，有较强的独立、主动的学习能力
知识要求:
熟练掌握 Python、C++等编程语言
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
了解大模型相关的概念和知识
了解大模型推理优化原理
熟悉高性能算子的开发，优化方法
具备芯片体系结构、编译器原理、芯片制造工艺、封装工艺等专业知识中的一种或多种
工作职责
标准职责:
洞察网络，理解商业诉求，引导中长期的网络规划，影响中长期预算
是公司项目解决方案核心成员或设计组总体技术负责人，主导跨产品域解决方案设计，能将解决方案优势转为竞争优势，实现重大机会点的落地，改善市场格局
自定义职责:
支撑使用国产算力，支撑在国产硬件上完成模型预训练和强化学习后训练
支撑使用国产算力，优化推理性能，解决精度问题，提升系统吞吐
协助完成自研模型的迁移适配，解决过程中的精度、性能、稳定性问题
协助实现高性能自研算子（Gemm，FAttention类，All2All通信算子等）
调研业界先进训推技术，调研业界芯片设计、体系结构演进、封装、制造、存储介质进展，对下一代芯片设计和需求引导提供指引
帮助搭建高性能、高可靠分布式计算系统
优先资格
技能要求:
对AI Infra领域有强烈兴趣优先
知识要求:
有大模型精度调优经验，性能调优经验优先
有集群推理经验者优先
有GPU/昇腾算子开发经验优先
有实际芯片项目落地者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与国产算力核心项目，技术方向极具战略价值
- 接触大模型训练推理全栈，技能覆盖面广且稀缺
- 华为平台提供丰富的资源和实战场景，技术成就感强
- 技术难度大，需同时掌握软件、硬件、算法多领域知识
- 适合对AI底层技术充满热情、愿意啃硬骨头、追求技术深度和战略价值的技术专家
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较高，需应对快速迭代和高压交付节奏
- 国产算力生态仍在完善，可能面临工具链和兼容性挑战
角色解读
- 可深耕AI Infra技术栈，成为训练推理、算子优化领域的顶尖专家
- 可向芯片设计、编译器方向拓展，或转型技术管理带领团队
- 面向国产算力生态，发展空间广阔，有机会参与行业标准制定
- 主导全国产算力平台的大模型训练与推理优化，解决精度、性能、吞吐瓶颈
- 开发高性能自研算子（Gemm、FAttention、All2All等），提升计算效率
- 调研业界芯片设计、体系结构演进趋势，为下一代芯片提供需求指引
- 搭建高性能、高可靠分布式计算系统，支撑大规模模型训练
- 精通Python/C++，具备扎实的计算机系统或AI模型知识
- 熟悉大模型训练推理优化，有GPU/昇腾算子开发或分布式训练经验
- 了解芯片体系结构、编译器原理或集合通信，能进行系统级性能调优
- 具备较强的逻辑思维和独立解决问题的能力
申请策略
- 提前了解华为昇腾生态和公司在AI计算领域的布局，面试中展现热情
- 准备一个完整的技术方案讲述，体现从问题定义到落地的能力
- 突出大模型训练/推理优化项目经验，量化性能提升成果
- 强调算子开发（如CUDA/昇腾）和分布式调优经历
- 展示对国产芯片生态的理解或实际项目落地经验
- 体现系统设计能力和跨领域技术整合能力
- 学习昇腾AI处理器的编程模型（如Ascend C）和MindSpore框架
- 深入理解大模型推理加速技术（如FlashAttention、PagedAttention）
面试指南
- 对于技术深度问题，用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出量化成果
- 强调系统性思考：从硬件特性、软件栈到算法层面综合权衡
- 展现学习能力：说明如何快速掌握国产化工具链
- 请分享一个你主导的大模型性能优化案例，遇到的最大瓶颈是什么？
- 如何解决国产算力上训练精度损失的问题？
- 解释一下FlashAttention的原理，它在算子开发中有什么挑战？
- 在分布式训练中，All2All通信如何影响整体性能？你会怎么优化？
- 如何看待芯片体系结构演进对AI模型训练的影响？
职位点评
77
综合评分
华为AI基础设施技术专家岗，前沿技术栈，成长空间大，但加班可能较多。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最合适追求技术深度和职业成长、对国产算力有使命感的求职者，能接受高强度工作节奏。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值85
薪资福利
85较高
华为作为巨头企业，提供有竞争力的薪酬和稳定平台，虽JD未列明具体福利，但大厂基础保障完善。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦AI Infra前沿技术，涉及大模型、国产算力、芯片设计，技术成长和行业影响力突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、大模型、AI Infra、昇腾、GPU、算子开发、分布式计算、推理优化、芯片架构
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
JD未提及工作生活平衡，华为技术岗通常节奏较快，但具体取决于项目。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
参与国产算力生态建设，具有国家战略意义，创新性强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号支撑使用国产算力
创新程度积极采用新技术
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