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算法工程师
算法工程师
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
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其它
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Matlab
Pytorch
Tensorflow
仿真建模
数字信号处理
机器学习
深度学习
通信算法
AI 估算 · 25k–45k
算法岗位技术门槛高，华为薪酬具有竞争力，结合城市和职级估算。
职位详情
关于这个职位
华为招聘算法工程师，覆盖射频、通信、媒体、控制、感知、存储、软件等多个方向
你将负责算法研究、仿真建模、产品开发，参与5.5G、AI、自动驾驶等前沿技术
适合具备扎实数学/编程基础，对算法创新有热情的理工科人才
最低要求
【射频算法】 1、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
【仿真算法】 1、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
【通信算法】 1、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：1）了解通信原理，熟悉PHY/MAC/RRM基本算法原理和流程，熟悉3GPP协议，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
【媒体算法】 1、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
【控制算法】 1、自动化、电气工程、控制科学与工程、计算机、电子信息、车辆工程、应用数学等相关专业
具备良好的C/C++编程习惯，熟悉嵌入式开发环境及调试工具（如J-Link、示波器等）
掌握Matlab/Simulink工具，能够进行基础的控制系统建模与仿真分析
熟悉自动控制原理、数字信号处理等基础理论，了解常见的滤波器设计、状态机逻辑
专业能力（满足其一即可）：1）BMS/能源类： 了解锂电池基本特性，熟悉卡尔曼滤波等基础估算方法，有电子设计大赛或相关项目经验者优先
）运动控制类： 熟悉电机控制原理，有电机驱动板调试、DSP/MCU开发经验或智能车竞赛、机器人比赛经验者优先
）嵌入式/算法类： 有嵌入式系统开发经验，熟悉ARM/DSP架构，或对AI模型在边缘侧的部署有初步了解
【感知算法】 1、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， 熟悉线性代数、概率论及最优化方法（如非线性最小二乘）
【存储算法】 1、计算机、电子、通信、自动化、数学、物理等相关专业，具备扎实的数学、算法基础
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
同时具备独立工作能力、良好的沟通协作能力和自驱力
【软件算法】 1、计算机、电子信息、自动化、车辆工程、机械、力学、材料或应用数学等相关理工科专业背景
计算机基础扎实，精通C/C++或Python中至少一门语言，具备良好的代码规范和系统软件开发/架构能力
了解自动驾驶典型感知、规控算法，具备一定的控制理论基础
有智驾系统、关键部件设计或系统安全防护的实习/项目经验者优先
掌握常用的数值计算算法（如FEM/FVM），熟悉常用的物理仿真软件或材料计算工具
具备将物理公式转化为代码进行算法验证的能力
熟悉计算机网络基本原理，了解MPI/NCCL等通信机制
具备路径规划、图论基础或集群网络建模仿真经验者优先
熟悉操作系统原理（调度、内存、文件系统等），有Linux或其他RTOS内核开发、驱动开发或性能调优经验者优先
熟悉并行计算基本技术，了解CUDA、OpenCL等开发原语
有在NVIDIA/AMD等GPU架构上进行算法移植或性能调优经验者加分
（针对材料方向）熟悉金属、陶瓷或磁性材料等至少一种材料特性，了解机器学习在材料研发中的应用或数据驱动方法
对技术有热情，有较强的自驱力和抗压能力
有为知名开源软件贡献代码或开发运营过开源项目者优先
具备良好的英语读写能力，能够阅读英文技术文档
具备良好的团队协作精神和跨部门沟通能力
工作职责
【射频算法】1、负责无线基站、终端产品、射频测试系统的算法研究、技术开发，负责原型系统设计、芯片设计与产品开发，构建算法核心竞争力，具体包括应用于无线通信基站、终端产品、射频测试系统的数字信号处理算法、数字预失真算法、干扰对消算法、多天线信号处理、感知数据处理（包括但不限于雷达）、AI算法等
负责面向5.5G/5G-A Pro基站、终端产品、射频测试系统的新形态新架构的算法研究和创新，包括采用AI和数值优化、数学和物理建模等方法，交付业界竞争力领先的产品
负责面向超宽带射频/THZ微波研究，开展电磁光力等多物理场系统仿真建模，设计高速测试及校准方案，加速宽带系统的设计仿真、测试分析和模型优化迭代
负责终端智能感知算法技术研究和产品开发，包括但不限于手机、路由、耳机等穿戴产品应用
【仿真算法】1、基于业务场景需求，搭建仿真模型、设计求解算法，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仿真等算法的研究、建模与实现
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
【通信算法】从事泛通信领域新技术研究、系统分析设计，算法设计、仿真评估和标准提案、专利撰写等相关工作，支撑技术方案研究、产品特性开发、标准制定等：覆盖无线通信，光通信，卫星通信，电力线PLC，量子通信，通信感知一体化，介质记录等方向
负责PHY算法研究与实现，进行系统分析、仿真建模、参数标定、光传输信号处理、MIMO收发机、编码调制、人工智能技术等算法的开发，仿真验证及工程实现
负责PHY领域、HighLayer领域或未来网络部署运维架构、算法和关键技术总体方案设计，结合垂直行业的应用提出新思路和想法
负责MAC/RRM算法设计和仿真分析验证，包括业务调度优化，资源分配管理、干扰协同调度算法设计和仿真分析，验证和交付
负责移动网络、光网络等通信系统中的人工智能、大数据挖掘算法和解决方案的研究、设计、验证和交付
负责介质信道处理算法研究与设计，包括信道布局、磁信号检测、ECC编码、调制编码等算法的洞察、设计、验证和交付
【媒体算法】 1、围绕媒体信息流（采集、传输、存储、呈现、理解、编辑、生成等）所需的核心技术和解决方案，持续创新和突破
从事媒体领域（包括图像、视频、音频、AR/VR/MR等）算法的研究创新、评测及工程化落地等，实现公司在媒体领域的技术竞争力领先
从事媒体领域编解码标准制定
围绕媒体基础应用（如手机拍照、视频、音频音效、AR/VR/MR、显示、耳机、智能穿戴、IoT、智能驾驶、智能座舱等），构建行业领先的产品竞争力，打造最终用户极致体验
围绕各类媒体（如文本、声音、图片、视频、渲染图形等），开展基础质量和美学质量研究和建模，形成引领行业的媒体质量新型评价体系和评价手段
【控制算法】1、电池与能量管理（BMS/EMS）方向：负责BMS核心算法（SOC/SOH/SOP估算、绝缘检测等）的代码实现与单元测试
执行电池标定实验，收集并分析实车/储能系统运行数据，对算法参数进行调优和修正
协助解决BMS在量产过程中出现的软件Bug、精度偏差及功能安全相关问题
精密运动与伺服控制方向：负责电机伺服控制算法（PID、FOC、SVPWM等）在嵌入式平台上的代码编写与调试
参与电机系统的建模与仿真，协助进行控制参数整定，提升系统的动态响应与稳定性
负责磁带伺服或车载电机产品的台架测试、故障排查及可靠性验证
智能声学与音频处理方向：负责音频算法（降噪、回声消除、均衡器等）在DSP芯片上的移植、优化与实现
编写测试用例，对声学算法效果进行客观指标测试与主观听音评价，并根据结果调整参数
协助解决音频产品在实车座舱或终端设备中的底噪、破音等实际工程问题
智能终端与热管理方向：负责智能低功耗逻辑与热管理控制策略的代码实现，集成到终端固件中
利用工具采集功耗与温度数据，分析用户场景下的能效瓶颈，提出针对性的算法优化建议
配合硬件团队进行传感器数据校准，确保场景识别（如运动、睡眠、位置）的准确性
光通信与网络控制方向：负责光通信模块中控制算法的嵌入式软件开发，实现对光功率、温度、偏振等关键指标的闭环控制
协助搭建光通信测试环境，进行系统联调，收集链路误码率数据以验证算法有效性
负责算法模块的维护，修复现网运行中发现的逻辑缺陷
【感知算法】从事雷达/激光雷达/光纤传感/摄像头等感知领域的系统分析设计，算法设计、仿真评估、专利撰写等相关工作，支撑技术方案研究、产品特性开发、标准制定等
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）、Radar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）
算法部署与迭代： 负责相关算法在嵌入式或车载平台上的轻量化部署与性能优化
运动健康：负责终端产品全场景运动健康特性端到端的技术预研与交付工作，包括体征检测、智慧交互、四高慢病、大众健康等领域的运动健康专业体系建设、算法开发、队列研究、穿戴AI平台能力构建、医疗注册、专家地图构建与维护等工作
确保华为在运动健康领域的持续领先地位，支撑商业成功
【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与应用落地：1、研发针对 LLM 训练与推理的 I/O 加速技术，通过高效的KV Cache卸载、异构算力加速与缓存技术提升大模型推理的并发处理能力，消除存储瓶颈提升GPU/NPU利用率
设计支持EB级规模的分布式存储系统，优化文件系统元数据管理、数据索引及CXL/RDMA等网络协议栈，构建高吞吐低延迟的AI集群存储底座
针对NVMe SSD、非易失内存等新型介质设计智能缓存、数据排布、FTL优化及编码算法，研发面向AI工作负载的自适应数据获取与调度策略,提升介质层数据读写性能
【软件算法】 1、参与自动驾驶感知、规控及安全策略算法的开发与落地，负责具体场景下的问题分析与改进，确保自动驾驶功能在复杂环境下的行为安全与法规合规
深入参与HarmonyOS等终端操作系统的核心模块（如调度、内存、文件系统）开发，针对响应时延、丢帧等关键指标进行系统级性能分析与调优，保障系统流畅性
利用成熟的数值计算或AI工具，针对硬件工程中的热、力、电磁等具体场景进行建模与求解，配合业务专家解决散热、供电、高速高密等产品研发中的工程痛点
结合网络硬件拓扑，负责Allreduce/AllGather等集合通信算法的具体实现与性能优化，提升AI集群的数据传输效率
应用计算材料学方法模拟材料结构与性能（力、热、电、光等），结合实验数据建立AI预测模型，辅助解决硬件产品中的材料选型与工艺优化问题
参与端侧AI大模型的落地部署工作，设计并优化SOC异构算力调度策略，提升端侧AI应用的运行能效
针对大模型应用场景，提取计算与通信特征，构建系统仿真环境并进行验证测试，确保设计方案在实际运行中的可靠性
协同硬件团队，完成从算法设计到工程落地的全流程开发，确保软件算法能够充分发挥硬件性能
针对产品研发过程中出现的具体性能瓶颈、稳定性问题进行根因分析与技术攻关，输出高质量的技术解决方案
跟踪行业内最新的工程技术动态，将创新成果转化为技术专利，并编写高质量的技术文档与接口规范
优先资格
有仿真项目经验者优先
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
具备AI与通信跨领域背景优先
有相关顶会论文或大型项目经验者优先
有 SPDK、NVMe-oF 或 GPU Direct Storage (GDS) 等高性能存储技术实战经验者优先
熟悉SSD控制器技术（FTL、GC、IO流），有相关项目经验者优先
有智驾系统、关键部件设计或系统安全防护的实习/项目经验者优先
具备路径规划、图论基础或集群网络建模仿真经验者优先
有在NVIDIA/AMD等GPU架构上进行算法移植或性能调优经验者加分
有为知名开源软件贡献代码或开发运营过开源项目者优先
有电子设计大赛或相关项目经验者优先
有电机驱动板调试、DSP/MCU开发经验或智能车竞赛、机器人比赛经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界前沿技术，参与5.5G、AI、自动驾驶等重大项目，技术积累快
- 平台大，资源丰富，能获得业内顶尖的软硬件资源和专家指导
- 薪酬福利有竞争力，年终奖丰厚，职业发展空间大
- 工作强度较大，可能需要应对紧张的项目节点和加班
- 技术门槛高，要求持续学习，不断跟进最新算法和工程实践
- 涉及多团队协作，沟通成本高，需较强的自驱力和抗压能力
缺点 / 挑战
- 适合热爱技术、拥有扎实数学和编程基础、愿意挑战前沿难题并追求快速成长的理工科人才
角色解读
- 在华为可以从算法工程师成长为技术专家或架构师，参与核心技术决策
- 可向AI、通信、自动驾驶等新兴领域深度发展，技术视野开阔
- 华为有清晰的职级晋升体系，优秀者有机会转向技术管理岗位
- 负责无线通信、媒体、控制、感知等领域的算法研究与开发，包括信号处理、深度学习、仿真建模等
- 参与从算法设计、仿真验证到产品落地的全流程，涉及原型开发、代码实现与性能优化
- 面向5.5G、AI、自动驾驶等前沿技术进行创新，输出专利、标准提案和技术方案
- 与硬件、工程、测试团队协作，解决实际产品中的算法相关技术难题
- 扎实的数学基础和信号处理知识，熟悉傅里叶变换、卡尔曼滤波等经典算法
- 熟练掌握C/C++、Python、Matlab等编程语言，具备良好的代码实现能力
- 熟悉深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow），具备AI工程化落地经验
- 对特定领域（如通信、雷达、控制、存储）有深入理解，能针对场景设计算法
申请策略
- 关注华为招聘官方网站和校园宣讲会，争取内推机会以提高效率
- 提前了解华为不同算法方向的产品线，在面试中表现出明确的技术兴趣
- 突出算法相关的项目经历和科研成果，尤其是通信、AI、控制等方向
- 展示编程能力和工具使用，如C/C++、Python、Matlab及深度学习框架
- 强调解决复杂问题的能力和跨团队协作经验，体现自驱性和学习能力
- 强化数学基础，特别是线性代数、概率论和信号处理知识
- 熟练掌握至少一个深度学习框架，并尝试在真实数据集上完成项目
- 了解目标领域（如5G、自动驾驶、存储）的基础知识和业务场景
面试指南
- 使用STAR法则回答项目类问题，突出你的具体贡献和解决问题的能力
- 对于原理类问题，从定义出发，结合实际应用场景展开，体现系统性思维
- 对于优化类问题，先分析瓶颈，再提出方案，强调数据驱动的决策过程
- 请详细介绍一个你参与过的算法项目，包括设计思路、实现过程和最终效果
- 如何理解数字信号处理中的傅里叶变换？它在实际系统中的应用有哪些？
- 你常用的深度学习框架是什么？如何解决模型过拟合问题？
- 谈谈你对5G或AI在通信中应用的理解，有哪些技术挑战？
- 当算法性能无法满足产品需求时，你会如何分析和优化？
职位点评
73
综合评分
华为算法岗，技术前沿，平台大，薪资高，但工作强度大，WLB一般。
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
适合追求技术深度和职业成长、对薪酬有较高期望，且能承受高强度工作的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
80较高
华为提供业界有竞争力的薪酬和福利，但JD未明确具体数值，整体薪资水平偏高。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
职位覆盖多个前沿技术领域，技术成长空间巨大，贴合追求技能提升的求职者。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈数字信号处理、深度学习、PyTorch、TensorFlow、C++、Python、Matlab、通信算法、控制算法、感知算法
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
职位默认现场办公，未提及弹性或远程，华为工作节奏普遍较快，生活平衡度一般。
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
70中等
技术对通信、AI等领域有较大行业影响，但JD未强调社会价值，意义感中等偏上。
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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