华为
AI应用研究员
AI应用研究员
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
机器学习工程
Mindspore
Pytorch
Rag
Tensorflow
分布式训练
大模型
模型微调
AI 估算 · 25k–50k
该岗位涉及大模型前沿技术，华为平台薪酬竞争力强，按一线城市AI研发水平估算。
职位详情
关于这个职位
华为AI应用研究员岗位，主要负责AI大模型在业务场景中的应用开发与优化，或AI系统软件（如分布式训练框架、推理引擎）的架构设计与实现
需要扎实的编程能力和AI算法基础，参与前沿技术落地
最低要求
【AI技术应用】
人工智能、计算机、软件工程、电子信息、自动化等相关专业
熟悉主流大模型应用开发框架，掌握大模型原理（如Transformer架构、微调技术、向量数据库等）或AI算法原理（如神经网络、强化学习、树模型、知识图谱等），具备模型优化、模型微调、推理优化、API集成等实际项目经验
或有大模型（如GPT、DeepSeek、Qwen系列等）应用或神经网络（CNN、RNN、GNN等）开发经验，熟悉NLP/知识图谱/智能问答/对话系统/文生图/文生视频等领域
具备扎实的编程能力，熟练掌握 Python、C++、Java 等至少一种编程语言
【AI系统软件】
计算机或人工智能相关专业，具备一个及以上大型实际软件项目经验，独立承担过关键子模块的开发工作
熟练运用至少一门编程语言（C++ /Java /Python/Rust等）
熟悉Tensorflow/scikit-learn/xgboost/Caffe/MindSpore/pytorch等主流深度学习框架的使用
深入理解计算机系统架构与操作系统，熟练掌握异构算力计算平台原理和典型硬件加速器的使用方法，熟练运用并发编程和底层调试，熟悉Linux/ROS
熟悉语言大模型、多模态大模型、深度神经网络、机器学习算法和知识图谱等的至少一种，能够针对算法特点与芯片硬件特点设计最佳算法实现方式并优化部署或者有数据分析、挖掘、建模等方面的背景
工作职责
【AI技术应用】
负责AI大模型与AI算法在各类业务场景中的应用开发、集成与优化，推动大模型技术在实际产品中的落地和持续迭代
负责AI大模型与AI算法应用相关的需求分析、系统架构设计、模型微调、RAG检索等，提升模型在各类场景下的应用效果
负责产品、数据、业务等团队协作，建立AI大模型与AI应用相关的数据分析、效果评估、问题定位与持续优化，提升用户体验和业务价值
洞察AI大模型与AI算法应用的前沿技术，参与公司AI平台能力建设，推动大模型相关工具链、数据处理流程和自动化运维体系的完善
【AI系统软件】
负责AI领域系统软件（如分布式训练框架、推理引擎、模型服务化平台等）的架构设计与核心模块开发，负责核心组件（如高性能中间件、资源调度系统等）的方案设计与实现
负责多个模块或特性的软件需求分析、模块的方案设计、模块的架构设计、代码编写、代码落地版本等工作，有效指导低级别软件工程师完成AI系统软件开发等工作
负责改进AI系统软件产品的性能、可扩展性、稳定性及安全性、关键技术验证及技术风险评估工作
参与AI 系统软件架构演进与技术方案迭代，推动系统架构、研发流程与工程效率持续优化
优先资格
具备AI算法开发及应用经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 华为平台大，AI技术投入多，参与前沿项目
- 薪资待遇优厚，福利完善
- 技术成长快，能接触大规模系统
- 跨团队协作机会多，提升综合能力
- 技术更新快，需要持续学习
- 竞争激烈，要求高
缺点 / 挑战
- 工作强度大，可能面临加班压力
- 适合对AI技术有热情、愿意接受挑战、追求技术成长的工程师
角色解读
- 可向AI技术专家方向发展，深入大模型前沿技术
- 可向技术管理岗位发展，带领团队负责AI项目
- 可在华为内部跨领域发展，接触更多业务场景和产品化机会
- 负责AI大模型在业务场景中的应用开发、集成与优化，包括模型微调、RAG检索等，推动技术落地
- 或负责AI系统软件（如分布式训练框架、推理引擎）的架构设计与核心模块开发，提升系统性能
- 与产品、数据、业务团队协作，进行效果评估与持续优化
- 跟踪前沿AI技术，参与公司AI平台能力建设
- 扎实的编程能力，熟悉Python、C++、Java等至少一种语言
- 熟悉主流大模型应用开发框架，掌握Transformer、微调、向量数据库等原理，或有AI算法开发经验
- 熟悉深度学习框架（TensorFlow、PyTorch、MindSpore等），理解计算机系统架构
- 具备实际项目经验和问题解决能力，能够独立完成模块开发
申请策略
- 了解华为AI产品和业务方向，在面试中展示结合点
- 准备算法和系统设计题目，华为面试偏重技术深度
- 突出大模型应用项目经验，如模型微调、RAG、API集成
- 强调编程能力和算法基础，展示GitHub或代码作品
- 如果有系统软件经验，强调分布式系统和性能优化
- 量化项目成果，如效果提升、性能提升
- 学习大模型应用开发框架，如LangChain、LlamaIndex
- 熟悉RAG、微调等最新技术
面试指南
- 使用项目经验，按照背景、方案、结果、反思来回答
- 结合具体实例，展示技术深度和解决问题的能力
- 对于技术问题，从原理出发，再联系实际
- 请讲讲你如何设计一个RAG系统来提升问答质量？
- 如何对大模型进行微调？数据量和细节如何处理？
- 描述一次你解决复杂系统性能问题的经历
- 你如何评估AI应用的效果？有哪些指标？
- 对分布式训练框架的架构理解，如何进行资源调度？
职位点评
66
综合评分
华为AI应用研究员，前沿技术栈、薪资有竞争力，但工作强度大，WLB不明朗。
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
适合追求技术成长、薪资优厚、能够适应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70
成长发展85
工作生活45
使命价值50
薪资福利
70中等
华为薪资待遇在行业内具有竞争力，但JD未披露具体薪资，且工作强度可能较高。
薪资信号未披露（AI估算：25K-50K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及大模型前沿技术，技术含量高，成长空间大，华为提供广阔的平台和资源。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Transformer、RAG、微调、Python、C++、PyTorch、TensorFlow、MindSpore、分布式训练
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
JD未提及WLB信息，华为工作强度较大，可能难以平衡生活。
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
50较低
AI行业前景好，但JD未强调社会使命，意义感一般。
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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