华为
计算技术研究员
计算技术研究员
发布于 大约 11 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市 / 上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Ai加速器
Cpu
Cxl
Fpga
Npu
Rtl
分布式计算
计算机体系结构
AI 估算 · 25k–50k
华为研发岗薪资竞争力强，计算机体系结构领域人才稀缺，薪酬较高。
职位详情
关于这个职位
该职位是华为计算技术研究员，专注于处理器体系结构、计算系统软件、AI加速器等前沿技术研究，涉及大模型算力底座、软硬协同优化、安全技术等多个方向
你将参与华为鲲鹏CPU等核心竞争力的构建，适合对计算机体系结构有深入理解、热爱技术创新的研究人员
最低要求
岗位要求
【处理器技术】 1、计算机/电子工程相关专业
深入理解计算机体系结构，具备芯片架构研究经验
对计算机体系架构、主流架构（如x86/ARM）、向量化指令有深入的理解，对软件设计和软硬协同优化有一定的经验
掌握C/C++/Python等编程语言
了解AI训练框架或者虚拟化、大数据、数据库等主流应用场景，熟悉主流计算硬件特性
具备良好的英文文献阅读和技术洞察能力，在顶级会议（ISCA/MICRO等）发表论文者优先
【计算系统软件】 1、计算机、软件工程、数学、电子工程或相关专业，具备扎实的学术基础，优先考虑计算系统领域研究或项目经验
精通C++/Python等编程语言，熟悉算法与模型，有计算系统框架或基础软件开发经验，掌握计算系统优化、分布式计算、内存/调度/编译优化中的至少一个方向，具备系统级开发能力
深入理解计算机体系结构、操作系统、编译器，熟悉计算硬件平台特性（如GPU/NPU），能针对性地优化系统性能
在计算系统研发、异构算力协同、性能优化或加速器设计等领域有实践经验，参与过重大计算系统项目者优先
具备独立解决问题能力，善于沟通协作，热衷技术创新，乐于总结分享，有较强的动手实践
能阅读英文技术文献，跟踪国际计算系统前沿技术趋势，具备创新思维和落地能力
【计算系统安全技术】 1、密码学、计算机、数学、信息安全、网络空间安全等相关安全专业
有后量子密码、全同态加密、安全多方计算、联邦学习、零知识证明、高性能密码算法实现等研究经验者优先
在密码算法和安全协议领域发表过高水平论文者优先
熟悉C/C++/JAVA/Python/GO等编程语言中的一种或多种
良好的书面写作和口头沟通能力，流利的英文或中文沟通表达能力
具有强烈的责任心和上进心、团队合作精神
【互联总线系统】 1、熟悉计算机专业基础知识和计算机网络架构知识，拥有2年以上的通信/互联/网络协议或芯片微架构特性开发、验证经验
熟练掌握至少一种或多种网络仿真/计算仿真软件，如NS3、GEM5、GPGPU-SIM等，熟悉GEM5等微架构仿真软件的优先
具备较强的编程能力，熟练使用C/C++、Python、System verilog等编程语言
熟悉I/O互联协议（IB、NVLink、CXL、QPI/UPI、CHI协议一种或多种）优先
熟悉计算场景，如大模型训练、推理等主流场景和对应场景的组网架构者优先
【存储数据安全】 1、网络安全、系统安全、密码学等相关专业
掌握C、C++、JAVA、python等一种或多种编程语言，具备良好的编码习惯，了解计算机体系结构、软件工程等知识
熟悉数据安全领域的相关技术，包括但不限于AI安全、隐私保护、网络安全、加密算法、访问控制、漏洞分析与修复、安全编码实践等
具备一定的创新思维，对前沿技术有强烈兴趣并有较好的理解能力
具备良好的沟通能力和团队合作能力，能够与不同部门和团队合作，协调数据安全工作
【计算与存储系统硬件】 1、计算机、电子信息、半导体、物理、计算机网络技术、信息安全/网络空间安全、智能互联网络技术等相关专业毕业
熟悉至少一种硬件平台或芯片技术方向，包括但不限于CPU/SoC/GPU/DPU/智能网卡/FPGA/NPU/ASIC等
拥有infiniband、RoCE、CXL、GDS、PCIe P2P等互联技术、DPDK和集合通讯库等网络技术之一的开发经验
具备学术研究能力、学习能力、沟通能力、团队合作能力，具备基础的专利能力
【AI加速器技术】 1、计算机体系结构、集成电路、微电子、电路与系统、电子工程等相关专业
有以下任意经验之一的优先：
（1）对FPGA/NPU/GPU开发具有丰富经验
（2）熟悉RTL/Python/C++编程
（3）有较复杂的DSA芯片设计和仿真验证经验
（4）在芯片和电路系统领域发表过顶刊会议论文(如ISSCC、VLSI、IEDM、DAC、ICCAD、ISCA、JSSC、TCAS等)
具备较强的独立工作能力与问题解决能力，思维清晰，执行力强
具备良好的沟通协调能力，富有团队合作精神
对新技术充满热情，乐于钻研与实践
工作职责
岗位职责
【处理器技术】
作为大模型训练和推理的算力底座，负责研究未来应用负载模型，根据workload演进，负责CPU/NPU算力底座的微架构等体系结构创新
负责泛AI场景（Agent、RAG、AI大数据等）workload分析与负载建模，分析主流AI应用系统性能瓶颈，使能CPU关键指令/加速器，规划泛AI场景中CPU底座微架构、SoC等层次创新及关键技术开发与验证，通过软硬协同全栈优化，构建AI场景鲲鹏CPU竞争力
负责分析主流应用系统全栈性能瓶颈，根据瓶颈规划设计全栈协同优化方案，，探索结合软硬协同和算法创新，充分发挥华为处理器的优势
围绕内存子系统、总线IO等领域开展技术洞察与技术创新开发，结合芯片微架构设计构建SoC级CPU系统竞争力
【计算系统软件】
负责芯片、互联、内存及存储系统的架构设计，研究异构算力对等互访、分层分级自适应计算等关键技术，优化NPU+CPU负载性能，提升计算系统整体竞争力
面向通智融合、Agent应用等新兴场景，探索算力虚拟化、数据编排、感知加速等创新技术，推动内存/存储/DPU池化系统发展，构建高性能、低延迟的计算架构
主导自研AI科学计算平台建设，解决稀疏计算、算子融合、分布式计算等核心问题，负责鲲鹏HPC先进架构体系，优化鲲鹏架构下的数学库、通信库、求解器等关键组件性能
负责主流开源软件库（如ARM架构适配）的算法重构与底层算子优化，开发AI4S加速库，提升科学计算模型的训练/推理效率，支持大规模并行计算需求
持续跟踪高性能计算（HPC）与AI融合趋势，推动分布式训练、异构算力调度等技术突破，结合数据库智能体、生成式推荐等应用场景实现系统级性能跃升
把握业界和学术界计算系统架构的最新研究进展和技术趋势，通过芯片、互联、内存/存储系统等协同优化提升计算系统竞争力
【计算系统安全技术】 1、从事密码技术应用与研究，包括但不限于国密算法、后量子密码、隐私计算、区块链等
参与密码安全解决方案的设计，从事PoC开发验证
分析应用方案的安全性、合规性
参与安全领域的洞察与规划
参与知识产权（专利）和标准制定工作
【互联总线系统】
针对计算大模型训练和推理场景、资源池化架构场景（内存、异构硬件、GPU等），结合我司的产品形态（XPU、超节点等），设计与构建适合我司产品形态的全栈总线网络协议，实现高性能（高吞吐和低时延）、高可用、高可扩展、同时满足低资源开销、性能隔离和访问安全的协议栈
负责基于总线网络协议的端到端benchmark验证和协议仿真平台构建
负责分析业界友商和学术动态、梳理关键技术点，参与关键技术的规划、验证与落地
【存储数据安全】
面对不断演进的人因攻击手段，构建基于AI的新型安全防护体系，提升对未知威胁的识别与响应能力，并创新性地构建攻击后的数据恢复与业务连续性保障能力
随着数据价值释放场景日益复杂，以及机密计算技术的逐步成熟，构建面向可信执行环境（TEE）的安全存储架构，确保数据在传输、存储和使用全过程中的机密性、完整性和可用性
针对AI新兴应用场景，构建语料安全与模型安全能力，涵盖训练数据治理、模型防篡改、模型可解释性与隐私保护等方面，全面提升AI数据安全防护体系
【计算与存储系统硬件】 1、围绕下一代AI infra系统包括AI分布式训练系统、集群推理系统等典型业务场景，研究分离式和分布式系统网络架构及拓扑、流量控制协议和集合通信算法、新型的流量负载均衡机制、一致性协议、接口语义通信、异构算力P2P直通等技术
研究下一代光互联技术，包括光电混合组网拓扑、内存和存储系统的光互连池化、可重构拓扑光互联网络等，研究拓扑负载感知、拓扑重构策略优化、异构算力可重构池化等技术，搭建原型系统并进行验证
研究芯片级互联技术，包括高性能SoC内部片上网络架构的定义、拓扑设计、晶圆级互联、片上数据流优化等，研究高带宽、低延迟场景下的拥塞控制、死锁预防问题，优化片上互连的整体性能，通过RTL编程进行原型验证
跟踪相关技术的前沿研究，进行技术洞察，参加行业活动，了解行业动态，推动行业生态建设，提升公司影响力
【AI加速器技术】
从事下一代AI加速器系统原型的开发和验证，包括但不限于下一代计算系统关键组件的创新方案设计、组件规格定义、NDP/PIM架构设计、FPGA原型开发和验证：
构建近内存计算系统，研究NDP、2D/3D PIM、数据流架构、DPU随路计算等推理加速技术
完成创新方案的微架构设计与原型验证，包括RTL代码开发、FPGA原型搭建、仿真系统构建与全流程验证，提升端到端性价比
构建感存算一体技术，研究视觉和生物信息感知电路、底层器件原理、信号处理算法和高能效大模型算法，完成原型开发和验证，提升用户体验和感知
面向通用算力和AI异构场景，开展全局资源池化组件设计、开发、落地，包含异构算力池化、全局内存池化和异构分级存储池化
研究创新SoC系统架构，开展AI DSA的异构集成、CPU内核技术研究，包括指令集高效利用、数据面与控制面协同优化的微架构设计，设计异构加速方法，提出创新性算法和系统优化方案
构建AI模型在异构计算平台上的加速与优化，如AI模型的移植、亲和算子优化和定制、调度和部署优化等
持续跟踪AI加速器领域前沿技术，参与前沿技术研究与落地创新，支撑下一代计算系统的技术领先性与产业竞争力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 华为平台大，资源丰富，能够接触前沿计算技术
- 研究方向与AI大模型算力紧密相关，行业前景好
- 与顶尖硬件和软件团队合作，个人成长快
- 研究难度大，需要扎实的理论基础和创新能力
- 涉及多个技术领域，要求跨学科知识广度
- 适合热爱计算机体系结构、喜欢钻研底层技术、有较强耐力和创新精神的候选人
缺点 / 挑战
- 可能面临较大的工作压力和技术挑战
角色解读
- 技术专家路线：在体系结构、AI加速等方向深耕，成为领域权威
- 转向技术管理，带领团队攻关关键技术
- 参与行业标准制定和顶级会议论文发表，提升业界影响力
- 研究未来应用负载模型，规划CPU/NPU微架构创新，设计高性能算力底座
- 进行系统级性能瓶颈分析，通过软硬协同优化提升计算系统竞争力
- 参与互联协议、存储安全、AI加速等前沿技术研究与原型验证
- 跟踪学术界和业界最新趋势，推动技术落地与创新
- 深入理解计算机体系结构，掌握CPU/NPU等硬件特性
- 精通C/C++/Python，具备系统级开发能力
- 熟悉分布式计算、性能优化、编译器或安全密码学等至少一个方向
- 具备独立研究与解决问题的能力，能阅读英文文献
申请策略
- 了解华为在鲲鹏和AI领域的布局，面试时展现对技术方向的热情
- 突出计算机体系结构和芯片相关的研究经历
- 展示性能优化或系统开发的具体项目成果
- 提及参与过的开源项目或顶级会议论文
- 补充学习CPU/NPU架构和AI加速器相关知识
- 熟悉CXL、PCIe等互联协议或密码学基础
面试指南
- 用STAR法则描述项目经验，突出你的贡献和结果
- 结合体系结构知识，从软硬协同的角度分析问题
- 表现对前沿技术的活跃关注和独立思考
- 请谈谈你对大模型训练算力瓶颈的理解
- 如何设计一个软硬协同优化的方案？
- 解释一下CXL协议及其在资源池化中的作用
- 你参与过哪些系统级性能优化项目？具体怎么做的？
- 对后量子密码或其他安全技术有何了解？
职位点评
70
综合评分
华为研究院前沿计算技术岗位，高成长高挑战，薪资平台好，但WLB未明。
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
该职位最适合重视技术成长和行业前沿的求职者，对工作节奏有较高容忍度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展88
工作生活45
使命价值72
薪资福利
70中等
华为提供行业有竞争力的薪酬，但JD未提及具体福利，补偿性满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-50K/月）
成长发展
88较高
职位聚焦前沿计算技术，涉及AI加速、体系结构等尖端领域，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算机体系结构、CPU、NPU、AI加速器、CXL、PCIe、FPGA、RTL、分布式计算、密码学、TEE
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
JD未提及工作生活平衡，华为研发岗位通常节奏较快，生活化满足有限。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
72中等
参与核心技术研发，推动国产算力进步，有较强使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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