浪潮
AI算法研究员
AI算法研究员
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
博士
研究与开发 (研发)
Ai算法
Pytorch
Tensorflow
嵌入式系统
机器学习
深度学习
故障诊断预警
服务器带外管理
资源智能调控
AI 估算 · 25k–45k
博士学历+AI算法岗，北京大厂，薪资有竞争力，面议需面试确认。
职位详情
关于这个职位
该职位聚焦于服务器带外管理功能（如故障诊断预警、资源智能调控）与AI算法的融合，负责算法全生命周期管理，包括理论研发、模型训练、嵌入式移植及跨部门协作
适合有博士学历、精通机器学习与深度学习框架、熟悉C++/Python的算法研究者
最低要求
博士学历，图像处理、模式识别、软件、计算机、自动化、机器人、数学、电子信息等相关专业
掌握常见的机器学习、深度学习算法原理，有实战经验，能够独立完成模型训练、调优工作
至少熟悉一种深度学习开发框架如pytorch、tensorflow等
精通C/C++/Python中的一种或多种开发语言，熟悉Linux开发环境
有良好的学习能力，团队合作意识强，善于沟通，具备独立解决技术问题的能力
工作职责
深入开展服务器带外管理相关功能（如故障诊断预警、资源智能调控等）与AI算法的融合技术研究，探索前沿技术应用方向，把握行业技术发展趋势，为公司技术创新提供前瞻性思路和方案
全面负责AI算法的全生命周期管理，包括从理论研究、模型开发、实验验证到算法调优，确保算法的高效性、准确性和稳定性，推动算法在实际业务场景中的成功落地
独立完成AI算法相关的设计文档撰写，清晰阐述算法原理、架构设计、实现细节等内容，为团队成员提供明确的技术指导和参考，同时编写开发文档，记录算法开发过程中的关键信息和技术要点
指导并参与AI算法在嵌入式系统上的移植和优化工作，解决在落地过程中遇到的技术难题，确保算法在嵌入式环境下能够稳定运行并达到预期性能指标
与跨部门团队（如硬件开发团队、系统测试团队等）紧密协作，共同推进项目的实施和交付，为其他团队提供AI算法相关的技术支持和培训，促进团队间的技术交流与合作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 服务器带外管理是数据中心智能化关键方向，与AI结合具有前瞻性和行业影响力
- 浪潮作为上市大厂，提供稳定平台和丰富资源，项目落地机会多
- 博士学历要求意味着团队学术氛围浓厚，能持续提升技术深度
- 嵌入式环境资源受限，算法移植优化难度大，需要扎实的底层技术
- 算法从研究到落地周期较长，需耐心面对反复迭代
- 适合拥有博士学历、热爱AI算法研究、愿意深入嵌入式系统优化、喜欢在团队中解决复杂技术问题的求职者
缺点 / 挑战
- 跨部门协作频繁，对沟通协调能力要求较高
角色解读
- 技术深耕：成为AI算法专家或带外管理领域技术带头人
- 管理路线：逐步向技术经理或团队负责人发展，带领算法团队
- 横向发展：转向系统架构或全栈AI方向，拓展硬件与系统级视野
- 深入研究服务器带外管理功能与AI算法融合，探索故障诊断、资源智能调控等前沿技术方向
- 负责AI算法全生命周期管理，从理论研发、模型训练到实验验证与调优，确保稳定落地
- 指导并参与算法在嵌入式系统上的移植优化，解决实际部署中的技术难题
- 撰写设计文档，与硬件、测试等团队紧密协作，提供技术支持与培训
- 扎实的机器学习与深度学习理论，能独立完成模型训练与调优
- 精通Python或C++，熟悉Linux环境，掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
- 具备嵌入式系统开发经验，能进行算法移植与性能优化
- 良好的沟通协作能力，能跨部门推动项目
申请策略
- 在面试中准备一个完整的项目案例，从问题定义、模型设计到部署优化的全流程
- 关注浪潮的服务器产品线，思考AI如何提升其智能运维能力
- 突出博士期间与机器学习、深度学习相关的项目成果，尤其是模型优化与落地经验
- 强调嵌入式开发或硬件相关项目经历，展示算法移植能力
- 列出在Linux环境下的编程经验，以及使用PyTorch/TensorFlow的深度
- 提前了解服务器带外管理基础知识（如IPMI、Redfish协议）
- 补充嵌入式C++优化技巧，如内存管理、交叉编译等
面试指南
- 技术问题：先阐明原理，再结合项目案例说明选择与优化过程，最后总结效果
- 开放性问题：从行业趋势、技术可行性、价值体现三方面展开
- 行为问题：STAR法则（情境、任务、行动、结果）
- 请介绍一个你独立完成的机器学习项目，从模型选型到落地的过程
- 如何在资源受限的嵌入式设备上优化深度学习模型？
- 你如何看待服务器带外管理与AI结合的前景？
- 描述一次你在跨部门合作中解决技术冲突的经历
- 解释LSTM和Transformer在处理时序数据时的区别
职位点评
64
综合评分
博士学历、AI算法研究岗，技术前沿但生活方式受限，薪资面议但预期较高。
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前沿研究，对工作生活平衡要求不高，且看重长期技术成长的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展85
工作生活40
使命价值70
薪资福利
60中等
薪资面议，但博士+大厂北京岗位通常具有竞争力，稳定性高；福利项未在JD中明确，但大厂应有五险一金等。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术、嵌入式移植和跨部门协作，有较大技术成长空间；但未明确提及晋升通道或培训。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI算法、机器学习、深度学习、PyTorch、TensorFlow、嵌入式系统
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
仅现场办公，未提及弹性工时或远程，北京办公可能通勤较长；无WLB相关描述。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
服务器带外管理智能化对数据中心能效和运维有实际价值，属于数字基础设施领域，社会意义中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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