华为
算法研究员
算法研究员
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
Guangdong-Shenzhen, Shanghai-Shanghai, Beijing-Beijing, Jiangsu-Nanjing, Zhejiang-Hangzhou, Shaanxi-Xi'an, Guangdong-Dongguan, Sichuan-Chengdu, Hubei-Wuhan, Jiangsu-Suzhou, Hunan-Changsha, Shandong-Jinan, Anhui-Hefei, 中国
专家级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
薪资面议
暂无薪资依据说明。
职位详情
关于这个职位
作为华为算法研究员，你将深入AI存算协同、控制算法、仿真、感知、射频、媒体、通信等前沿领域，主导关键技术突破与原型系统构建
岗位覆盖多方向，适合具备扎实数理基础、顶会论文背景和强烈技术驱动力的资深研究者
最低要求
岗位要求 【存储算法】
计算机体系结构、操作系统或分布式系统方向，具备扎实的数学、算法基础，具备卓越的创新思维与敏锐的技术洞察力，能够独立提出创新研究方向并主导实现，在 FAST, SOSP, OSDI, SIGMOD, USENIX ATC 等顶级会议发表论文者优先
具备AI大模型、近存计算、存算协同、硬件加速（GPU/NPU/FPGA）或分布式算法优化经验，有相关顶会论文或大型项目经验者优先
熟悉分布式存储系统与网络架构,RDMA/RoCE 通信协议，有 SPDK、NVMe-oF 或 GPU Direct Storage (GDS) 等高性能存储技术实战经验者优先
精通数据结构和算法，熟悉索引结构、元数据管理技术，熟练掌握C/C++、Python/Matlab等编程仿真工具，有Linux环境下开发经验
深入理解存储介质特性（如SSD/HDD/SCM）及接口协议，熟悉SSD控制器技术（FTL、GC、IO流），有相关项目经验者优先
具备独立工作能力、良好的沟通协作能力和自驱力
【控制算法】
自动化、控制科学与工程、计算机科学、电子信息、数学、声学、通信工程、机械电子、车辆工程等相关专业
技能基础：熟练掌握自动控制原理、数字信号处理（DSP）及系统建模技术
精通 C/C++、Python、Matlab/Simulink 等至少一种编程或仿真工具，具备扎实的代码实现能力
专业能力（满足其一即可）：控制类： 精通PID、FOC、鲁棒控制、自适应抗干扰等控制策略，有伺服、电机或电池建模经验者优先
AI与算法类：熟悉深度学习/强化学习框架（如TensorFlow/PyTorch），有将AI应用于控制优化、信号处理或预测算法的经验者优先
特定领域：在声学滤波、光通信系统、低功耗架构设计或电化学算法等任一领域有深入研究
加分项：有实际落地的大型复杂系统（如磁带存储、车载激光雷达、数据中心光模块、BMS系统）算法开发经验者
在相关领域顶级会议或期刊发表过论文
【软件算法】
计算机科学、工程热物理、计算力学、凝聚态物理、应用数学、微电子等相关专业，在所属领域有深入的理论研究积累
在顶级国际会议（如CVPR, ICML, SC, OSDI等）或核心期刊发表过高质量学术论文
有知名实验室研究背景或国际竞赛获奖经历者优先
具备深厚的数理基础（如微分方程数值解、随机过程、最优化理论、计算几何），能够从物理第一性原理出发，设计并实现全新的数值求解、网格剖分或材料模拟算法
对大模型（LLM）、AI4Science、自动驾驶安全架构等前沿技术趋势有深刻的洞察和判断，能够定义未来的技术演进方向
深入理解计算机体系结构及超大规模集群架构，具备设计新型集合通信算法（AllReduce等）或软硬协同加速方案的能力
对操作系统内核设计有独到见解，能够针对软硬端芯云结合的复杂场景，设计创新性的资源调度算法与性能优化策略
精通密度泛函理论（DFT）、分子动力学（MD）等计算方法，并能结合AI技术（GNN等）开创材料发现与性能预测的新范式
不仅理论扎实，还具备极强的工程落地能力，能够主导从算法原型到高性能C/C++/CUDA代码的转化，解决工业级难题
具备跨学科知识融合能力（如“力学+AI”、“通信+数学”），习惯于解决多物理场耦合、异构算力调度等高复杂度系统问题
英语流利，可作为工作语言进行全球技术交流
具备极强的逻辑思维、问题分析能力以及引领团队进行技术攻关的领导潜质
【仿真算法】
人工智能、计算机、电子工程、通信工程、信号与信息处理、自动化、机械工程、数学、物理等专业
具备扎实的数学和物理基础，掌握主流仿真方法，有仿真项目经验者优先
具备扎实的编程实现能力，熟练使用C/C++、Java、Python/Matlab等编程语言
具备扎实的AI工程化能力
【感知算法】
计算机、机器人、自动化、电子工程、光学、模式识别、数学、AI/人工智能等相关专业
熟练掌握 Python/C++ 及 PyTorch/TensorFlow 等主流深度学习框架
对经典计算机视觉（CV）或 3D 几何处理算法有深刻理解
具备扎实的数字信号处理（DSP）或图像处理基础，熟悉傅里叶变换、卡尔曼滤波等经典算法， 精通线性代数、概率论及最优化方法（如非线性最小二乘）
具备独立工作能力、具有创新意识、开放合作，热衷新技术
【射频算法】
通信/信号处理/算法设计/数学/电磁场/天线/AI/数学等相关专业
具备较好的算法仿真能力，掌握任意一种仿真工具应用于算法研究（包括但不限于Python、Matlab、C等）
熟悉射频仿真合成工具（包括波导、天线、模组、封装的全波仿真）等
富有团队协作精神、积极乐观、学习能力强
敢想敢干、热爱思考
具备独立工作、较强的创新与问题解决能力
【媒体算法】
人工智能、计算机、计算摄影、光学光电、电子工程、信号与信息处理、模式识别、生物医学工程、自动化、数学、物理等专业
具备图像、音频、视频处理算法、深度学习、人脸识别、监控视频、SLAM、3D重建、AR/VR/MR、显示、场景识别、智能语音、智能交互、多媒体信息搜索、光学设计、图像和音频视频协议标准、智能驾驶、智能座舱等领域算法理论、研发经历或媒体质量建模/评测/调优经验
具备较好的技术视野和技术洞察力，以及较好的架构设计能力
具备较好的持续学习能力，掌握业界先进AI技术、AI应用方法和工具等，具备扎实的AI工程化能力
具备扎实的编程实现能力，熟练使用C/C++、Python/Matlab等编程语言
【通信算法】
电子、通信、信号处理、物理、光学、模式识别、安全/密码、理论物理/高能物理、数学、计算机、AI/人工智能等相关专业
具备以下一项技能或者项目经验：
）了解通信原理，熟悉PHY/MAC/RRM基本算法原理和流程，对数字信号处理/MIMO收发机/调度策略/资源管理等算法有深入理解者优先
）熟练掌握 PyTorch/TensorFlow 等其中一种主流深度学习框架，具备AI与通信跨领域背景优先
）有深厚的数学算法功底，熟悉计算机、数据库、Internet系统原理及相关协议，并有一定的软件开发能力
）有良好的移动通信知识，熟悉计算机原理/软件开发，懂得IP网络/TCP/IP协议
）熟练掌握至少一种编程工具（如 C/C++、Julia、Python、MATLAB ，NS2,CPLEX等），具备较强的编程开发通信算法能力
）具备独立工作能力、具有创新意识、开放合作，热衷新技术
工作职责
岗位职责 【存储算法】 负责如下一个或多个方向的存储系统算法技术研究
针对万亿参数大模型，主导研发AI存算协同或近存计算架构
深入理解大模型推理与Agent流程，攻克大规模训练与推理中的数据I/O瓶颈问题
研究基于HBM、DRAM、外部存储的分级存储策略，支撑超长文本推理性能极致优化
从系统论角度出发，设计面向CXL或RDMA等新型协议的新型存储架构
研究基于GPU/DPU-centric的高并发存储系统算法与架构，解决大规模集群中的带宽瓶颈与长尾延迟
主导高性能异构算力编程框架研究，重构端到端的元数据/数据传输路径，实现倍数级的存储性能提升
针对 ZNS SSD、Open-Channel SSD、SCM 等新型存储介质，建立精确的数学模型以优化FTL与垃圾回收（GC）策略
设计面向多模态海量数据（图、向量、张量）的智能索引与特征提取算法
研究自适应的数据冷热感知与迁移算法，通过强化学习等手段实现存储资源在不同 AI 负载下的动态编排与最优分配
洞察存储技术前沿发展趋势，主导端到端存储创新课题的规划与实施，推动具有代际影响力的关键技术突破与原型系统构建，引领技术演进方向
【控制算法】 1、智能声学与音频控制方向：负责座舱声场控制、高性能拾音降噪算法开发
利用AI技术提升滤波器鲁棒性，涉及声源分离、语音增强及空间特征提取
智能终端与热管理方向：设计基于用户行为（睡眠、运动、场景）的智能低功耗与热管理算法
结合大数据分析与人因研究，实现SOC、屏幕、Modem等子系统的能效最优控制
精密运动与伺服控制方向：磁带存储： 负责高精度伺服控制（轨道追踪、卷带控制）、信道建模及伺服信息解析
汽车电机：负责车载精密微电机（Lidar、HUD等）的驱动控制，包括位置/速度/轨迹控制、振动抑制（PID、FOC、鲁棒控制）
光通信与网络控制方向：面向数据中心光互联及OXC系统，进行空间信道建模与补偿
结合深度学习/强化学习，设计高精度闭环控制与系统联合优化算法
电池与能量管理（BMS/EMS）方向：负责电池管理系统的核心算法开发，包括SOC/SOH/SOP估算、SOX（全生命周期）状态监测
设计能量管理策略及热管理控制算法，优化系统能效与安全性，并完成嵌入式代码实现
【软件算法】 1、自动驾驶安全架构设计：主导自动驾驶系统安全架构的顶层设计，定义应对不确定性风险的降级安全策略与准入标准，攻克复杂环境下的感知与规控算法难题，引领行业安全技术方向
AI4Science与多物理场算法突破：负责计算力学、电磁学、流体等领域的数值求解算法创新，探索AI与科学计算结合（AI4Science）的新范式，解决计算几何、网格剖分等底层的核心数学难题
高性能集群架构规划： 负责AI集群系统的网络架构与节点架构的前瞻性研究，设计面向下一代大模型的高性能计算与通信架构，突破大规模集群的算力瓶颈
下一代芯片与AI Infra规划： 负责终端下一代GPU/NPU芯片的技术路线规划，定义端侧AI Infra架构方案，构建在算力及能效领域的绝对竞争力
新材料发现与方法论创新： 洞察计算材料学前沿，建立基于AI的材料发现新范式，定义高价值应用场景，从理论层面指导新型电子工程材料的研发方向
操作系统前沿技术探索： 探索软硬端芯云结合的操作系统性能优化新路径，设计下一代资源调度算法与架构，在操作系统核心技术领域构建长期技术壁垒
复杂系统数学建模： 针对硬件工程AI集群等超复杂系统，构建业界领先的数学模型与AI求解器，具备从第一性原理出发解决未知工程问题的能力
全球技术合作与影响力建设： 代表公司参与全球技术合作，在顶级会议（Top Conference）发表高水平论文，参与竞赛并进行专利布局，提升团队在学术界和工业界的技术影响力
跨领域技术融合： 打通算法、硬件、材料与系统软件的边界，推动多学科交叉技术的融合创新，构建从想法到落地的端到端核心算法能力
技术战略与标准制定： 参与相关领域的技术标准制定，分析竞争对手与行业趋势，为公司的中长期技术战略提供关键输入
【仿真算法】 1、洞察仿真领域业界先进技术及发展趋势，制定长期技术路线，围绕仿真能力突破所需的核心技术，持续创新和突破
基于业务场景需求，制定系统建模与仿真策略，设计和搭建核心仿真框架/引擎，设计核心求解算法，完成仿真流程开发与验证
负责数值仿真、物理仿真、动力学/流体/多物理场仿真、AI仿真等核心算法的研究、建模与实现，保障核心算法的竞争力领先
开展仿真数据处理、参数校准、结果分析与可视化，解决仿真过程中的精度、稳定性、效率等问题，保障仿真结果可靠、可复现，输出仿真报告与优化建议
与工程、产品、测试团队协作，将仿真算法集成到系统/工具链中，推动仿真算法工程化、平台化、自动化，构建仿真标准化流程与工具链
【感知算法】 负责雷达/激光雷达/光纤传感/摄像头/运动健康等感知领域的先进技术研究、产品特性孵化等
开展系统分析设计，算法设计、仿真评估、专利撰写等相关工作
信号处理：负责相机、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达（Radar）、光纤传感、IMU等传感器的原始数据处理，设计并实现信号去噪、运动补偿、点云聚类、图像增强及畸变校正算法
特征工程：研究信号的频域/时域特性，开发稳健的特征提取算子，提升感知系统在极端环境（如雨雾、弱光、高动态）下的可靠性
传感器标定与融合： 负责摄像头、激光雷达（LiDAR）等传感器的内外参标定算法开发，优化传感器数据同步与时空对齐性能
负责原始感知信号的降噪、特征提取及语义分割算法
研发基于点云（Point Cloud）或图像的在线建图与定位算法（如SLAM、在线地图构建）
跟踪系统发展以及前沿技术进展，定义下一代系统特性、关键算法技术路径及研究策略等
进行前沿技术推广转化，完成技术落地验证或
AI 洞察
优缺点分析
优点
暂无明确优点
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
暂无内容
申请策略
暂无内容
面试指南
暂无内容
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