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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:huawei:42336

大模型系统性能/成本优化专家

未披露 · 北京 · 华为

JD数据
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    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "大模型系统性能/成本优化专家",
        "job_level": "专家",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "终端BG",
        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "研发族"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "华为",
        "company_industry": "信息通信技术 / 智能终端 / 云计算",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "huawei.com",
        "company_description": "华为提供通信网络、企业网络、智能终端、云服务、数字能源和智能汽车解决方案。"
    },
    "compensation": {
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            "currency": "未披露",
            "cycle": "未披露"
        },
        "benefits": "未披露"
    },
    "requirements": {
        "working_years": 5,
        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责跟踪大模型训练与推理的前沿技术,结合昇腾算力平台特性进行技术迁移与创新,并制定相应的技术演进路线图。\n2、主导大模型训练场景的端到端性能与成本优化,重点构建低精度训练技术体系(包括混合精度训练、8BIT及以下量化训练等),从算子到分布式框架实现全栈优化。\n3、面向昇腾平台优化大模型推理性能,构建端云协同的推理架构,整合端侧与云侧算力,实现高效、低成本的推理服务。\n4、推动算法与系统的深度协同,面向典型业务场景设计并落地高性价比的端到端AI系统解决方案。",
        "requirements_text": "1、计算机、人工智能等相关专业,5年以上AI系统研发或优化经验,熟悉Transformer等大模型架构。\n2、精通PyTorch/TensorFlow等框架,掌握分布式训练、量化压缩、算子优化等关键技术,具备昇腾/GPU硬件优化经验。\n3、具备系统级性能优化思维,能够进行端云协同架构设计,熟悉动态调度与异构资源管理。\n4、具备良好的跨团队沟通与协作能力,对AI系统性能与成本平衡有深入理解。",
        "skills": [AI生成
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "性能优化",
            "架构设计",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "未披露",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
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                "value": "https://career.huawei.com/cn/job-details?advertisementId=42336"
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        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "42336",
        "post_date": "",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://career.huawei.com/cn/job-details?advertisementId=42336"
    },
    "fulltext": "大模型系统性能/成本优化专家\n岗位职责\n1、负责跟踪大模型训练与推理的前沿技术,结合昇腾算力平台特性进行技术迁移与创新,并制定相应的技术演进路线图。\n2、主导大模型训练场景的端到端性能与成本优化,重点构建低精度训练技术体系(包括混合精度训练、8BIT及以下量化训练等),从算子到分布式框架实现全栈优化。\n3、面向昇腾平台优化大模型推理性能,构建端云协同的推理架构,整合端侧与云侧算力,实现高效、低成本的推理服务。\n4、推动算法与系统的深度协同,面向典型业务场景设计并落地高性价比的端到端AI系统解决方案。\n\n岗位要求\n1、计算机、人工智能等相关专业,5年以上AI系统研发或优化经验,熟悉Transformer等大模型架构。\n2、精通PyTorch/TensorFlow等框架,掌握分布式训练、量化压缩、算子优化等关键技术,具备昇腾/GPU硬件优化经验。\n3、具备系统级性能优化思维,能够进行端云协同架构设计,熟悉动态调度与异构资源管理。\n4、具备良好的跨团队沟通与协作能力,对AI系统性能与成本平衡有深入理解。\n1、负责跟踪大模型训练与推理的前沿技术,结合昇腾算力平台特性进行技术迁移与创新,并制定相应的技术演进路线图。\n2、主导大模型训练场景的端到端性能与成本优化,重点构建低精度训练技术体系(包括混合精度训练、8BIT及以下量化训练等),从算子到分布式框架实现全栈优化。\n3、面向昇腾平台优化大模型推理性能,构建端云协同的推理架构,整合端侧与云侧算力,实现高效、低成本的推理服务。\n4、推动算法与系统的深度协同,面向典型业务场景设计并落地高性价比的端到端AI系统解决方案。\n1、计算机、人工智能等相关专业,5年以上AI系统研发或优化经验,熟悉Transformer等大模型架构。\n2、精通PyTorch/TensorFlow等框架,掌握分布式训练、量化压缩、算子优化等关键技术,具备昇腾/GPU硬件优化经验。\n3、具备系统级性能优化思维,能够进行端云协同架构设计,熟悉动态调度与异构资源管理。\n4、具备良好的跨团队沟通与协作能力,对AI系统性能与成本平衡有深入理解。"
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