AI infra工程师
1、参与语言、多模态与 Agent 场景下数据生产与流转体系的开发,构建高吞吐、可扩展的数据基础设施,优化数据采集、处理、存储与分发效率,支撑规模化模型训练与行业调优。 2、参与面向异构分布式环境的数据处理与调度系统的开发,实现分布式数据流水线与推理服务化架构,支持多模型推理、数据合成与蒸馏的高并发执行,提升资源利用率与整体吞吐。 3、参与大模型训练推理算子的设计与开发,涵盖大模型训练、推理、生成式推荐、数据合成等关键业务场景,实现算子加速,推动成果落地产品并产生商业价值。 4、参与算子性能优化、精度分析和计算图优化等方案的开发,通过数学等价变换、流水编排、深度融合、调度优化、Tile优化等手段提升算子性能,为端到端训推系统性能提供基础支撑。 5、参与高性能算子库、基础加速库、算子开发框架的编码与测试,包括AscendC、Triton、TileLang等编程语言的相关实现。 6、参与自动算子生成工具的研发,利用AI Agent技术提升算子开发的自动化程度和效率。 7、参与业界前沿技术调研,协助专利申请和技术报告撰写,参与开源社区贡献,与团队共同提升华为在业界的技术影响力。
招聘公告与岗位信息
所属企业:北京华为数字
招聘批次:2027秋招
截止时间:2026-10-28
学历要求:本科
工作地点:北京
发布时间:2026-07-28
招聘方向
AI infra工程师
投递提示
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截止时间:2026-10-28
招聘流程
截止时间:2026-10-28
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投递建议
在正式投递 北京华为数字 前,建议回到原始招聘公告再次核对投递渠道、截止时间、城市范围和学历要求,尤其留意图片中的补充说明。
如果你同时在看多条校招,建议先处理与 北京华为数字 匹配度最高、时间要求最明确的岗位,再做海投扩展,避免在信息不完整的职位上投入过多时间。
准备 北京华为数字 相关简历时,优先保留和岗位关键词、业务方向、目标城市最相关的经历,弱相关内容可以下沉到后半部分。
常见问题 FAQ
建议先看 4 件事:岗位方向是否匹配、城市是否可接受、学历和毕业时间是否符合、投递截止时间是否紧张。如果这 4 项都大致匹配,再花时间优化简历和准备笔面试,投入产出会更高。