1、AI应用研究方向，方向涵盖生成式仿真、空间智能、文生3D、图生3D、具身智能大小脑模型、训练\推理框架优化与加速等。通过AI应用设计原理创新与高性能系统实现，极致释放AI计算性能； 2、熟悉大语言模型、MOE模型、多模态模型等，面向大模型预训练、Post-Train、模型压缩、推理部署以及向量检索等重点AI应用场景，结合昇腾硬件特性，完成加速算法的设计、开发和落地，构建昇腾算法竞争力； 3、针对新兴场景，结合负载特征进行微架构软硬协同优化，包括不限于低精混精加速、稀疏压缩等优化与加速硬化； 4、推动技术成果产品化，参与行业解决方案设计与落地。

1、AI应用研究方向，方向涵盖生成式仿真、空间智能、文生3D、图生3D、具身智能大小脑模型、训练\推理框架优化与加速等。通过AI应用设计原理创新与高性能系统实现，极致释放AI计算性能； 2、熟悉大语言模型、MOE模型、多模态模型等，面向大模型预训练、Post-Train、模型压缩、推理部署以及向量检索等重点AI应用场景，结合昇腾硬件特性，完成加速算法的设计、开发和落地，构建昇腾算法竞争力； 3、针对新兴场景，结合负载特征进行微架构软硬协同优化，包括不限于低精混精加速、稀疏压缩等优化与加速硬化； 4、推动技术成果产品化，参与行业解决方案设计与落地。

1、AI应用研究方向，方向涵盖生成式仿真、空间智能、文生3D、图生3D、具身智能大小脑模型、训练\推理框架优化与加速等。通过AI应用设计原理创新与高性能系统实现，极致释放AI计算性能； 2、熟悉大语言模型、MOE模型、多模态模型等，面向大模型预训练、Post-Train、模型压缩、推理部署以及向量检索等重点AI应用场景，结合昇腾硬件特性，完成加速算法的设计、开发和落地，构建昇腾算法竞争力； 3、针对新兴场景，结合负载特征进行微架构软硬协同优化，包括不限于低精混精加速、稀疏压缩等优化与加速硬化； 4、推动技术成果产品化，参与行业解决方案设计与落地。

1、AI应用研究方向，方向涵盖生成式仿真、空间智能、文生3D、图生3D、具身智能大小脑模型、训练\推理框架优化与加速等。通过AI应用设计原理创新与高性能系统实现，极致释放AI计算性能； 2、熟悉大语言模型、MOE模型、多模态模型等，面向大模型预训练、Post-Train、模型压缩、推理部署以及向量检索等重点AI应用场景，结合昇腾硬件特性，完成加速算法的设计、开发和落地，构建昇腾算法竞争力； 3、针对新兴场景，结合负载特征进行微架构软硬协同优化，包括不限于低精混精加速、稀疏压缩等优化与加速硬化； 4、推动技术成果产品化，参与行业解决方案设计与落地。

1、AI应用研究方向，方向涵盖生成式仿真、空间智能、文生3D、图生3D、具身智能大小脑模型、训练\推理框架优化与加速等。通过AI应用设计原理创新与高性能系统实现，极致释放AI计算性能； 2、熟悉大语言模型、MOE模型、多模态模型等，面向大模型预训练、Post-Train、模型压缩、推理部署以及向量检索等重点AI应用场景，结合昇腾硬件特性，完成加速算法的设计、开发和落地，构建昇腾算法竞争力； 3、针对新兴场景，结合负载特征进行微架构软硬协同优化，包括不限于低精混精加速、稀疏压缩等优化与加速硬化； 4、推动技术成果产品化，参与行业解决方案设计与落地。

I、软件平台，包括大模型训练/推理加速库、向量检索优化等； （2）优化主流AI框架（PyTorch/TensorFlow等）在昇腾平台的适配与性能； （3）负责大模型分布式推理优化及集群可靠性研究。 2、系统架构设计： （1）结合AI应用场景进行芯片方案设计与软硬协同优化； （2）分析NPU运行时性能瓶颈，优化内存管理、任务调度等核心模块。 3、技术创新与研究： （1）跟踪AI领域前沿技术，开展大模型训练/推理的创新研究； （2）设计可扩展的NPU运行时框架，支持多模型高性能并发。

I、软件平台，包括大模型训练/推理加速库、向量检索优化等； （2）优化主流AI框架（PyTorch/TensorFlow等）在昇腾平台的适配与性能； （3）负责大模型分布式推理优化及集群可靠性研究。 2、系统架构设计： （1）结合AI应用场景进行芯片方案设计与软硬协同优化； （2）分析NPU运行时性能瓶颈，优化内存管理、任务调度等核心模块。 3、技术创新与研究： （1）跟踪AI领域前沿技术，开展大模型训练/推理的创新研究； （2）设计可扩展的NPU运行时框架，支持多模型高性能并发。

I、软件平台，包括大模型训练/推理加速库、向量检索优化等； （2）优化主流AI框架（PyTorch/TensorFlow等）在昇腾平台的适配与性能； （3）负责大模型分布式推理优化及集群可靠性研究。 2、系统架构设计： （1）结合AI应用场景进行芯片方案设计与软硬协同优化； （2）分析NPU运行时性能瓶颈，优化内存管理、任务调度等核心模块。 3、技术创新与研究： （1）跟踪AI领域前沿技术，开展大模型训练/推理的创新研究； （2）设计可扩展的NPU运行时框架，支持多模型高性能并发。

I、软件平台，包括大模型训练/推理加速库、向量检索优化等； （2）优化主流AI框架（PyTorch/TensorFlow等）在昇腾平台的适配与性能； （3）负责大模型分布式推理优化及集群可靠性研究。 2、系统架构设计： （1）结合AI应用场景进行芯片方案设计与软硬协同优化； （2）分析NPU运行时性能瓶颈，优化内存管理、任务调度等核心模块。 3、技术创新与研究： （1）跟踪AI领域前沿技术，开展大模型训练/推理的创新研究； （2）设计可扩展的NPU运行时框架，支持多模型高性能并发。

I、软件平台，包括大模型训练/推理加速库、向量检索优化等； （2）优化主流AI框架（PyTorch/TensorFlow等）在昇腾平台的适配与性能； （3）负责大模型分布式推理优化及集群可靠性研究。 2、系统架构设计： （1）结合AI应用场景进行芯片方案设计与软硬协同优化； （2）分析NPU运行时性能瓶颈，优化内存管理、任务调度等核心模块。 3、技术创新与研究： （1）跟踪AI领域前沿技术，开展大模型训练/推理的创新研究； （2）设计可扩展的NPU运行时框架，支持多模型高性能并发。

1、数据采集与处理：数据湖仓建设，设计埋点方案，进行数据采集和预处理，保证数据源质量和提升数据价值； 2、数据建模与数据挖掘：基于业务抽象和数据建模方法，构建数据基座和核心指标体系，挖掘全域特征，沉淀数据资产和数据平台能力； 3、画像标签体系构建：深刻理解用户、场景、需求，构建用户属性、用户行为、兴趣意图、用户旅程等场景化、动态化标签体系，满足用户优质体验诉求和达成商业价值；

1、数据采集与处理：数据湖仓建设，设计埋点方案，进行数据采集和预处理，保证数据源质量和提升数据价值； 2、数据建模与数据挖掘：基于业务抽象和数据建模方法，构建数据基座和核心指标体系，挖掘全域特征，沉淀数据资产和数据平台能力； 3、画像标签体系构建：深刻理解用户、场景、需求，构建用户属性、用户行为、兴趣意图、用户旅程等场景化、动态化标签体系，满足用户优质体验诉求和达成商业价值；

1、数据采集与处理：数据湖仓建设，设计埋点方案，进行数据采集和预处理，保证数据源质量和提升数据价值； 2、数据建模与数据挖掘：基于业务抽象和数据建模方法，构建数据基座和核心指标体系，挖掘全域特征，沉淀数据资产和数据平台能力； 3、画像标签体系构建：深刻理解用户、场景、需求，构建用户属性、用户行为、兴趣意图、用户旅程等场景化、动态化标签体系，满足用户优质体验诉求和达成商业价值；

1、数据采集与处理：数据湖仓建设，设计埋点方案，进行数据采集和预处理，保证数据源质量和提升数据价值； 2、数据建模与数据挖掘：基于业务抽象和数据建模方法，构建数据基座和核心指标体系，挖掘全域特征，沉淀数据资产和数据平台能力； 3、画像标签体系构建：深刻理解用户、场景、需求，构建用户属性、用户行为、兴趣意图、用户旅程等场景化、动态化标签体系，满足用户优质体验诉求和达成商业价值；

1、数据采集与处理：数据湖仓建设，设计埋点方案，进行数据采集和预处理，保证数据源质量和提升数据价值； 2、数据建模与数据挖掘：基于业务抽象和数据建模方法，构建数据基座和核心指标体系，挖掘全域特征，沉淀数据资产和数据平台能力； 3、画像标签体系构建：深刻理解用户、场景、需求，构建用户属性、用户行为、兴趣意图、用户旅程等场景化、动态化标签体系，满足用户优质体验诉求和达成商业价值；

AI软件开发： 1、负责AI领域的软件工程化和产品开发。 2、负责AI算法及系统的设计和实现，包括但不限于：神经网络与机器学习、计算机视觉、无人驾驶、路径规划、智能决策、推荐系统、大模型、生成式AI等。 3、负责产品的集成和调测，以及各类工具链的开发。 4、负责对外洞察AI领域最新趋势，包括但不限于：大模型，生成式AI，AI for coding等。 机器学习： 1、从事机器学习算法和理论前沿研究。研究领域包括：元学习，AutoML, 深度学习，强化学习，贝叶斯学习等； 2、 探索人工智能应用，构建智能系统，提供AI云服务； 3、协同学术界/工业界专家资源，探索具备高度适应性的高能效AI算法、架构与平台 。 自然语言处理： 1、从事语音识别与合成、机器翻译、对话和问答系统、深度自然语言处理、多模态语义理解、知识图谱等方向的应用研究和开发工作； 2、负责自然语言处理核心算法及平台的设计与研发，提升华为终端手机等相关产品的核心竞争力和用户体验。 计算机视觉： 1、从事计算机视觉、模式识别、多媒体内容分析等方向的应用研究和开发工作；如3D重建、图像超分、OCR、多目标跟踪、场景识别等； 2、负责计算视觉核心算法及平台的设计与研发，提升公司相关产品的核心竞争力和用户体验；应用场景包括视频监控、智能摄影、车辆视觉等。 搜索推荐： 1、洞察推荐系统和信息检索技术在工业级产品的有效解决方案，洞察学术界推荐系统和信息检索的最新研究成果； 2、研发业界领先的推荐和搜索技术，发表高水平的专利或论文，保护相关的核心算法和解决方案，提升华为在推荐系统和信息检索领域的业界影响力；将研究成果落地应用，解决华为推荐和搜索产品的实际问题，满足业务需求。