华为
AI软件教练
AI软件教练
发布于 大约 14 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
架构师
Ai基础设施
Ai框架
华为
技术赋能
推理部署
模型训练
知识沉淀
算子开发
编译器
AI 估算 · 35k–60k
AI基础设施高级专家岗，技术壁垒高，华为薪资竞争力强，综合月薪中位数约4.8万元。
职位详情
关于这个职位
面向AI时代，负责华为AI基础设施软件架构设计与技术难题攻关，推动AI系统理解、编译器、算子开发等能力提升
同时承担技术赋能与知识沉淀，将项目经验转化为团队可复用的方法体系
适合对AI底层技术有深厚积累的资深软件专家
最低要求
岗位要求
语言要求：
简体中文
教育背景要求：
本科及以上
技能要求：
【懂软件】AI基础设施与软件工程实践：熟悉AI基础设施从需求分析、软件架构设计、核心开发、集成验证、性能调优、质量保障到持续交付的全生命周期过程
能够围绕AI模型训练、推理部署和AI应用落地场景，完成AI基础设施的软件分层设计、接口定义、技术选型、架构评审和关键代码实现
【懂AI】AI框架与工具链：熟悉主流AI框架的基本机制，能指导团队完成模型训练、算子开发等工作
熟悉AI软件开发工具链，提升团队问题定位和交付效率
【善沉淀/懂赋能】软件教练与知识沉淀：能够通过设计评审、代码评审、案例讲解、专家指导等形式开展赋能，并将项目成果提炼为课程、案例、规范或方法论资产
能力要求：
【想清楚】业务理解力：深入理解AI时代企业软件系统对AI基础设施的核心诉求，能够把握大模型、多模态、智能推理、行业模型和AI应用规模化落地对底层软件栈的要求
【想清楚】系统性思维：对AI基础设施软件技术栈具备全景理解，具备从模型、AI框架、编译器、运行时、算子库、异构硬件、工具链到上层AI应用各层之间的相互影响中抓住主要矛盾的能力，形成可落地、可演进、可复制的AI基础设施软件技术方案
【干出来】追求卓越：能够从复杂AI基础设施软件项目实践中提炼技术原则、工程方法、调优套路、问题定位路径和典型案例
能够将个人专家经验转化为团队可复用、组织可推广的课程、规范、模板、案例、工具和方法体系
【管自己】学习能力：紧跟AI演进趋势，主动钻研大模型、Agent、AI 工程化等新技术、新方法，快速吸收行业先进实践，持续迭代自身技术认知与专业能力，适应AI时代软件教练的能力要求，持续引领技术发展方向
知识要求：
AI基础设施软件架构：
）AI基础设施分层软件设计方法，框架层、编译层、运行时层、算子层、通信层、硬件适配层和开发工具层之间的边界与协同关系
）软件架构设计原则，包括模块化设计、接口设计、依赖治理、可扩展性、可维护性和可演进架构
教练与知识沉淀
）技术案例设计、实战课程设计、知识显性化与经验萃取方法
）工程师成长路径、技术梯队建设和能力模型设计相关知识
工作职责
岗位职责
标准职责：
主导软件领域的技术战略和规划，主导自研软件的系统分析和设计，负责核心/关键代码框架的实现/看护/维护，创造领先的软件系统/技术/理论，创新性地解决软件领域/行业共性问题/挑战
自定义职责：
面向AI时代模型训练、推理部署、异构计算加速和AI应用规模化落地趋势，洞察并引入业界先进AI基础设施软件架构、软件思想和方法
站在公司级中立视角，识别团队在AI系统理解、异构计算、编译器、算子开发等方面的能力短板，并推动系统性改进
通过看架构、做架构、护架构的长效机制，深度参与公司关键AI项目和复杂软件系统建设，承担AI基础设施核心软件方案设计、关键模块开发、技术难题攻关
将项目成果、技术攻关经验、算子开发实践、工具链使用经验，系统化沉淀为公司级组织资产，通过赋能提升公司AI基础设施软件能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 位于华为2012实验室，接触顶尖AI基础设施技术
- 职位定位高，具有战略影响力，能主导技术方向
- 强调知识沉淀与赋能，个人影响力可扩展到整个公司
- AI前沿赛道，技术价值高，职业竞争力强
- 对综合能力要求极高，需要同时懂软件工程、AI框架、编译器等
- 工作强度可能较大，需要处理复杂技术难题
- 作为教练角色，需要具备出色的沟通和教学能力
- 适合拥有深厚AI基础设施技术背景、热爱技术钻研且乐于分享的资深工程师
缺点 / 挑战
- 华为内部竞争激烈，绩效压力大
角色解读
- 技术专家路线：从领域专家向架构师、首席科学家发展
- 管理路线：通过赋能和知识沉淀，可转向技术管理或团队负责人
- 行业影响力：在AI基础设施领域建立个人品牌，成为行业意见领袖
- 主导AI基础设施软件技术战略与架构设计，覆盖训练、推理、部署等场景
- 识别团队在AI系统、异构计算、编译器、算子开发等方向的能力短板并推动改进
- 深度参与关键AI项目，承担核心软件方案设计与技术难题攻关
- 将项目经验系统化沉淀为课程、案例、规范，赋能团队提升软件能力
- 熟悉AI基础设施全生命周期，具备软件分层架构设计能力
- 精通主流AI框架及工具链，能指导模型训练和算子开发
- 具备系统性思维，能把握各层技术栈的相互影响
- 优秀的总结提炼与赋能能力，能将经验转化为团队资产
申请策略
- 了解华为2012实验室的定位和AI战略方向，在面试中展现对AI基础设施的全局视野
- 准备一个技术案例，展示从架构设计到落地赋能的全过程
- 突出AI基础设施软件架构设计的项目经验，包括具体方案和成果
- 强调编译器、算子开发等底层技术的深入实践与优化案例
- 展示知识沉淀和团队赋能经历，如培训、课程、规范制定等
- 量化技术成果，如性能提升百分比、稳定性指标等
- 补充大模型、多模态等最新AI技术栈理解
- 熟悉华为昇腾等异构计算平台
面试指南
- 采用STAR框架：情境、任务、行动、结果，突出技术决策和影响
- 结合具体项目，展示系统性思维和权衡能力
- 强调方法论沉淀，说明如何抽象出通用原则
- 请谈谈你对AI基础设施软件栈的整体理解，各层之间如何协同？
- 举例说明你如何解决一个复杂的AI系统性能问题？
- 你如何将个人经验转化为团队可复用的知识？
- 面对大模型训练中的算力瓶颈，你如何设计软件架构进行优化？
- 如何评估和提升团队在编译器和算子开发方面的能力？
职位点评
70
综合评分
华为AI基础设施架构教练，前沿技术栈，成长空间大，但工作强度高且办公形式固定
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
最适合重视技术成长、追求前沿挑战的资深工程师
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90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
70中等
华为薪资待遇行业领先，但JD未提及具体薪酬福利，岗位本身吸引力强。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
90较高
前沿AI基础设施领域，强调技术战略和知识沉淀，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI基础设施、AI框架、编译器、算子开发、模型训练、推理部署、异构计算
成长机会赋能、知识沉淀、学习能力
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
仅现场办公，未提及弹性或远程，华为工作强度普遍较高。
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
75中等
AI行业高速发展，但岗位偏公司内部技术赋能，社会直接价值一般。
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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