华为｜算法研究员

【存储算法】 负责如下一个或多个方向的存储系统算法技术研究。 1、针对万亿参数大模型，主导研发AI存算协同或近存计算架构。深入理解大模型推理与Agent流程，攻克大规模训练与推理中的数据I/O瓶颈问题。研究基于HBM、DRAM、外部存储的分级存储策略，支撑超长文本推理性能极致优化； 2、从系统论角度出发，设计面向CXL或RDMA等新型协议的新型存储架构。研究基于GPU/DPU-centric的高并发存储系统算法与架构，解决大规模集群中的带宽瓶颈与长尾延迟。主导高性能异构算力编程框架研究，重构端到端的元数据/数据传输路径，实现倍数级的存储性能提升； 3、针对 ZNS SSD、Open-Channel SSD、SCM 等新型存储介质，建立精确的数学模型以优化FTL与垃圾回收（GC）策略。设计面向多模态海量数据（图、向量、张量）的智能索引与特征提取算法。研究自适应的数据冷热感知与迁移算法，通过强化学习等手段实现存储资源在不同 AI 负载下的动态编排与最优分配； 4、洞察存储技术前沿发展趋势，主导端到端存储创新课题的规划与实施，推动具有代际影响力的关键技术突破与原型系统构建，引领技术演进方向。 【控制算法】 1、智能声学与音频控制方向：负责座舱声场控制、高性能拾音降噪算法开发；利用AI技术提升滤波器鲁棒性，涉及声源分离、语音增强及空间特征提取； 2、智能终端与热管理方向：设计基于用户行为（睡眠、运动、场景）的智能低功耗与热管理算法；结合大数据分析与人因研究，实现SOC、屏幕、Modem等子系统的能效最优控制； 3、精密运动与伺服控制方向：磁带存储： 负责高精度伺服控制（轨道追踪、卷带控制）、信道建模及伺服信息解析；汽车电机： 负责车载精密微电机（Lidar、HUD等）的驱动控制，包括位置/速度/轨迹控制、振动抑制（PID、FOC、鲁棒控制）； 4、光通信与网络控制方向：面向数据中心光互联及OXC系统，进行空间信道建模与补偿；结合深度学习/强化学习，设计高精度闭环控制与系统联合优化算法； 5、电池与能量管理（BMS/EMS）方向：负责电池管理系统的核心算法开发，包括SOC/SOH/SOP估算、SOX（全生命周期）状态监测；设计能量管理策略及热管理控制算法，优化系统能效与安全性，并完成嵌入式代码实现。 【软件算法】 1、自动驾驶安全架构设计： 主导自动驾驶系统安全架构的顶层设计，定义应对不确定性风险的降级安全策略与准入标准，攻克复杂环境下的感知与规控算法难题，引领行业安全技术方向； 2、AI4Science与多物理场算法突破： 负责计算力学、电磁学、流体等领域的数值求解算法创新，探索AI与科学计算结合（AI4Science）的新范式，解决计算几何、网格剖分等底层的核心数学难题； 3、高性能集群架构规划： 负责AI集群系统的网络架构与节点架构的前瞻性研究，设计面向下一代大模型的高性能计算与通信架构，突破大规模集群的算力瓶颈； 4、下一代芯片与AI Infra规划： 负责终端下一代GPU/NPU芯片的技术路线规划，定义端侧AI Infra架构方案，构建在算力及能效领域的绝对竞争力； 5、新材料发现与方法论创新： 洞察计算材料学前沿，建立基于AI的材料发现新范式，定义高价值应用场景，从理论层面指导新型电子工程材料的研发方向； 6、操作系统前沿技术探索： 探索软硬端芯云结合的操作系统性能优化新路径，设计下一代资源调度算法与架构，在操作系统核心技术领域构建长期技术壁垒； 7、复杂系统数学建模： 针对硬件工程AI集群等超复杂系统，构建业界领先的数学模型与AI求解器，具备从第一性原理出发解决未知工程问题的能力； 8、全球技术合作与影响力建设： 代表公司参与全球技术合作，在顶级会议（Top Conference）发表高水平论文，参与竞赛并进行专利布局，提升团队在学术界和工业界的技术影响力； 9、跨领域技术融合： 打通算法、硬件、材料与系统软件的边界，推动多学科交叉技术的融合创新，构建从想法到落地的端到端核心算法能力； 10、技术战略与标准制定： 参与相关领域的技术标准制定，分析竞争对手与行业趋势，为公司的中长期技术战略提供关键输入。 【仿真算法】 1、洞察仿真领域业界先进技术及发展趋势，制定长期技术路线，围绕仿真能力突破所需的核心技术，持续创新和突破； 2、基于业务场景需求，制定系统建模与仿真策略，设计和搭建核心仿真框架/引擎，设计核心求解算法，完成仿真流程开发与验证；负责数值仿真、物理仿真、动力学/流体/多物理场仿真、AI仿真等核心算法的研究、建模与实现，保障核心算法的竞争力领先； 3、开展仿真数据处理、参数校准、结果分析与可视化，解决仿真过程中的精度、稳定性、效率等问题，保障仿真结果可靠、可复现，输出仿真报告与优化建议；与工程、产品、测试团队协作，将仿真算法集成到系统/工具链中，推动仿真算法工程化、平台化、自动化，构建仿真标准化流程与工具链。 【感知算法】 负责雷达/激光雷达/光纤传感/摄像头/运动健康等感知领域的先进技术研究、产品特性孵化等。开展系统分析设计，算法设计、仿真评估、专利撰写等相关工作。 1、信号处理：负责相机、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达（Radar）、光纤传感、IMU等传感器的原始数据处理，设计并实现信号去噪、运动补偿、点云聚类、图像增强及畸变校正算法； 2、特征工程：研究信号的频域/时域特性，开发稳健的特征提取算子，提升感知系统在极端环境（如雨雾、弱光、高动态）下的可靠性； 3、传感器标定与融合： 负责摄像头、激光雷达（LiDAR）等传感器的内外参标定算法开发，优化传感器数据同步与时空对齐性能； 4、负责原始感知信号的降噪、特征提取及语义分割算法；研发基于点云（Point Cloud）或图像的在线建图与定位算法（如SLAM、在线地图构建）； 5、跟踪系统发展以及前沿技术进展，定义下一代系统特性、关键算法技术路径及研究策略等；进行前沿技术推广转化，完成技术落地验证或完成技术标准推广； 6、运动健康：负责终端产品全场景运动健康特性端到端的技术预研与交付工作，包括体征检测、智慧交互、四高慢病、大众健康等领域的运动健康专业体系建设、算法开发、队列研究、穿戴AI平台能力构建、医疗注册、专家地图构建与维护等工作。确保我司在运动健康领域的持续领先地位，支撑商业成功。 【射频算法】 1、负责无线基站、终端产品、射频测试系统的算法研究、技术开发，负责原型系统设计、芯片设计与产品开发，构建算法核心竞争力，具体包括应用于无线通信基站、终端产品、射频测试系统的数字信号处理算法、数字预失真算法、干扰对消算法、多天线信号处理、感知数据处理（包括但不限于雷达）、AI算法等； 2、负责面向5.5G/5G-A Pro基站、终端产品、射频测试系统的新形态新架构的算法研究和创新，包括采用AI和数值优化、数学和物理建模等方法，交付业界竞争力领先的产品； 3、负责面向超宽带射频/THZ微波研究，开展电磁光力等多物理场系统仿真建模，设计高速测试及校准方案，加速宽带系统的设计仿真、测试分析和模型优化迭代； 4、负责终端智能感知算法技术研究和产品开发，包括但不限于手机、路由、耳机等穿戴产品应用； 5、洞察行业趋势，探索前沿技术，通过系统研究&创新定义下一代射频模块新形态新架构关键技术路径。 【媒体算法】 1、洞察媒体领域业界先进技术及发展趋势，以客户应用场景为假设，制定长期技术路线和架构设计，围绕媒体信息流（采集、传输、存储、呈现、理解、编辑、生成等）所需的核心技术和解决方案，持续创新和突破； 2、从事媒体领域（包括图像、视频、音频、AR/VR/MR等）算法的研究创新，制定长期技术路线和架构设计、关键技术突破、评测及工程化落地等，实现公司在媒体领域的技术竞争力持续领先； 3、从事媒体领域编解码标准制定； 4、围绕媒体基础应用（如手机拍照、视频、音频音效、AR/VR/MR、显示、耳机、智能穿戴、IoT、智能驾驶、智能座舱等），持续构建行业领先的产品竞争力，打造最终用户极致体验； 5、围绕各类媒体（如文本、声音、图片、视频、渲染图形等），开展基础质量和美学质量研究和建模，形成引领行业的媒体质量新型评价体系和评价手段； 6、围绕芯片应用场景，负责媒体算法的长期技术路线和架构设计、算法开发和性能提升研究，实现芯片在媒体处理性能和竞争力上的持续领先。 【通信算法】 负责面向泛通信领域新技术研究、系统分析设计，算法设计、仿真评估和标准提案、专利撰写等相关工作，支撑技术方案研究、产品特性开发、标准制定等：覆盖无线通信，光通信，卫星通信，电力线PLC，量子通信，通信感知一体化，介质记录等方向。 1、负责PHY算法研究与实现，进行系统分析、仿真建模、参数标定、光传输信号处理、MIMO收发机、编码调制、人工智能技术等算法的开发，仿真验证及工程实现； 2、负责PHY领域、HighLayer领域或未来网络部署运维架构、算法和关键技术总体方案设计，结合垂直行业的应用提出新思路和想法； 3、负责MAC/RRM算法设计和仿真分析验证，包括业务调度优化，资源分配管理、干扰协同调度算法设计和仿真分析，验证和交付； 4、负责移动网络、光网络等通信系统中的人工智能、大数据挖掘算法和解决方案的研究、设计、验证和交付； 5、负责介质信道处理算法研究与设计，包括信道布局、磁信号检测、ECC编码、调制编码等算法的洞察、设计、验证和交付； 6、跟踪系统发展以及前沿技术进展，定义下一代系统特性、关键算法技术路径及研究策略等；进行前沿技术推广转化，完成技术落地验证或完成技术标准推广。

【存储算法】 1、计算机体系结构、操作系统或分布式系统方向，具备扎实的数学、算法基础，具备卓越的创新思维与敏锐的技术洞察力，能够独立提出创新研究方向并主导实现，在 FAST, SOSP, OSDI, SIGMOD, USENIX ATC 等顶级会议发表论文者优先； 2、具备AI大模型、近存计算、存算协同、硬件加速（GPU/NPU/FPGA）或分布式算法优化经验，有相关顶会论文或大型项目经验者优先； 3、熟悉分布式存储系统与网络架构,RDMA/RoCE 通信协议，有 SPDK、NVMe-oF 或 GPU Direct Storage (GDS) 等高性能存储技术实战经验者优先； 4、精通数据结构和算法，熟悉索引结构、元数据管理技术，熟练掌握C/C++、Python/Matlab等编程仿真工具，有Linux环境下开发经验； 5、深入理解存储介质特性（如SSD/HDD/SCM）及接口协议，熟悉SSD控制器技术（FTL、GC、IO流），有相关项目经验者优先； 6、具备独立工作能力、良好的沟通协作能力和自驱力。 【控制算法】 1、自动化、控制科学与工程、计算机科学、电子信息、数学、声学、通信工程、机械电子、车辆工程等相关专业； 2、技能基础：熟练掌握自动控制原理、数字信号处理（DSP）及系统建模技术；精通 C/C++、Python、Matlab/Simulink 等至少一种编程或仿真工具，具备扎实的代码实现能力； 3、专业能力（满足其一即可）：控制类： 精通PID、FOC、鲁棒控制、自适应抗干扰等控制策略，有伺服、电机或电池建模经验者优先；AI与算法类： 熟悉深度学习/强化学习框架（如TensorFlow/PyTorch），有将AI应用于控制优化、信号处理或预测算法的经验者优先；特定领域： 在声学滤波、光通信系统、低功耗架构设计或电化学算法等任一领域有深入研究； 4、加分项：有实际落地的大型复杂系统（如磁带存储、车载激光雷达、数据中心光模块、BMS系统）算法开发经验者；在相关领域顶级会议或期刊发表过论文。 【软件算法】 1、计算机科学、工程热物理、计算力学、凝聚态物理、应用数学、微电子等相关专业，在所属领域有深入的理论研究积累； 2、在顶级国际会议（如CVPR, ICML, SC, OSDI等）或核心期刊发表过高质量学术论文；有知名实验室研究背景或国际竞赛获奖经历者优先； 3、具备深厚的数理基础（如微分方程数值解、随机过程、最优化理论、计算几何），能够从物理第一性原理出发，设计并实现全新的数值求解、网格剖分或材料模拟算法； 4、对大模型（LLM）、AI4Science、自动驾驶安全架构等前沿技术趋势有深刻的洞察和判断，能够定义未来的技术演进方向； 5、深入理解计算机体系结构及超大规模集群架构，具备设计新型集合通信算法（AllReduce等）或软硬协同加速方案的能力； 6、对操作系统内核设计有独到见解，能够针对软硬端芯云结合的复杂场景，设计创新性的资源调度算法与性能优化策略； 7、精通密度泛函理论（DFT）、分子动力学（MD）等计算方法，并能结合AI技术（GNN等）开创材料发现与性能预测的新范式； 8、不仅理论扎实，还具备极强的工程落地能力，能够主导从算法原型到高性能C/C++/CUDA代码的转化，解决工业级难题； 9、具备跨学科知识融合能力（如“力学+AI”、“通信+数学”），习惯于解决多物理场耦合、异构算力调度等高复杂度系统问题； 10、英语流利，可作为工作语言进行全球技术交流；具备极强的逻辑思维、问题分析能力以及引领团队进行技术攻关的领导潜质。 【仿真算法】 1、人工智能、计算机、电子工程、通信工程、信号与信息处理、自动化、机械工程、数学、物理等专业； 2、具备扎实的数学和物理基础，掌握主流仿真方法，有仿真项目经验者优先； 3、具备扎实的编程实现能力，熟练使用C/C++、Java、Python/Matlab等编程语言； 4、具备扎实的AI工程化能力。 【感知算法】 1、计算机、机器人、自动化、电子工程、光学、模式识别、数学、AI/人工智能等相关专业； 2、熟练掌握 Python/C++ 及 PyTorch/TensorFlow 等主流深度学习框架；对经典计算机视觉（CV）或 3D 几何处理算法有深刻理解； 3、具备扎实的数字信号处理（DSP）或图像处理基础，熟悉傅里叶变换、卡尔曼滤波等经典算法， 精通线性代数、概率论及最优化方法（如非线性最小二乘）； 4、具备独立工作能力、具有创新意识、开放合作，热衷新技术。 【射频算法】 1、通信/信号处理/算法设计/数学/电磁场/天线/AI/数学等相关专业； 2、具备较好的算法仿真能力，掌握任意一种仿真工具应用于算法研究（包括但不限于Python、Matlab、C等）； 3、熟悉射频仿真合成工具（包括波导、天线、模组、封装的全波仿真）等； 4、富有团队协作精神、积极乐观、学习能力强；敢想敢干、热爱思考； 5、具备独立工作、较强的创新与问题解决能力。 【媒体算法】 1、人工智能、计算机、计算摄影、光学光电、电子工程、信号与信息处理、模式识别、生物医学工程、自动化、数学、物理等专业； 2、具备图像、音频、视频处理算法、深度学习、人脸识别、监控视频、SLAM、3D重建、AR/VR/MR、显示、场景识别、智能语音、智能交互、多媒体信息搜索、光学设计、图像和音频视频协议标准、智能驾驶、智能座舱等领域算法理论、研发经历或媒体质量建模/评测/调优经验； 3、具备较好的技术视野和技术洞察力，以及较好的架构设计能力； 4、具备较好的持续学习能力，掌握业界先进AI技术、AI应用方法和工具等，具备扎实的AI工程化能力； 5、具备扎实的编程实现能力，熟练使用C/C++、Python/Matlab等编程语言。 【通信算法】 1、电子、通信、信号处理、物理、光学、模式识别、安全/密码、理论物理/高能物理、数学、计算机、AI/人工智能等相关专业； 2、具备以下一项技能或者项目经验： 1）了解通信原理，熟悉PHY/MAC/RRM基本算法原理和流程，对数字信号处理/MIMO收发机/调度策略/资源管理等算法有深入理解者优先； 2）熟练掌握 PyTorch/TensorFlow 等其中一种主流深度学习框架，具备AI与通信跨领域背景优先； 3）有深厚的数学算法功底，熟悉计算机、数据库、Internet系统原理及相关协议，并有一定的软件开发能力； 4）有良好的移动通信知识，熟悉计算机原理/软件开发，懂得IP网络/TCP/IP协议； 5）熟练掌握至少一种编程工具（如 C/C++、Julia、Python、MATLAB ，NS2,CPLEX等），具备较强的编程开发通信算法能力； 6）具备独立工作能力、具有创新意识、开放合作，热衷新技术。 【专业要求】自动化、控制科学与工程、计算机科学、电子信息、数学、声学、通信工程、机械电子、车辆工程等相关专业；专业能力（满足其一即可）：控制类： 精通PID、FOC、鲁棒控制、自适应抗干扰等控制策略，有伺服、电机或电池建模经验者优先；计算机科学、工程热物理、计算力学、凝聚态物理、应用数学、微电子等相关专业，在所属领域有深入的理论研究积累；人工智能、计算机、电子工程、通信工程、信号与信息处理、自动化、机械工程、数学、物理等专业