一、AI算法工程师 1. 策略研究与算法创新：负责设计、实现并验证创新的模型优化策略与算法，探索模型大小与性能(精度、延迟、吞吐量)的最佳平衡点 2、模型效率优化：深入研究并应用模型压缩（剪枝）、量化（INT8/FP16/混合精度）、知识蒸馏、参数稀疏化等技术，显著降低模型复杂度与计算需求。 3、自动化优化探索：结合AutoML、NAS等技术，自动化搜索最优的模型结构或超参数配置，实现高效模型自动评估 4、 性能评估与分析：设计严谨的实验，全面评估优化后模型在精度、吞吐量、延迟、内存占用、能效等方面的表现，并进行深入分析 二、AI软件开发工程师 1、负责面向5.5/6G的AI技术应用与计算架构的探索与开发落地等。 2、结合业务特征和硬件特征优化算法性能和精度，满足分布式、异构场景的训练与推理需求，构建产品AI竞争力。 3、把握业界和学术界AI相关软硬件、编译与编程框架等最新研究进展和技术趋势。 三、通用软件开发工程师 1、深入洞察业界软件在算法、编译、异构并行、新语言与编程框架等领域的前沿动态; 探索编译器优化、容器、中间件、分布式、虚拟化等新技术应用； 2、在内外部展开深度合作，聚焦软件根技术的探索与开发验证，通过软件根技术创新突破构建5.5G/6G产品竞争力； 3、参与业界前沿技术研究和规划，参与开源社区运作，与全球专家一起工作、交流，构建华为在业界影响力。 四、嵌入式软件开发工程师 1、产品交付：设计与实现基带平台软件与基带算法软件；参与算法工程化，在基带产品中实现算法商用创造价值；应用业界先进软件工程技术，支持可信高质量产品交付； 2、技术研究：计算、存储、互联、调度、并行化、处理器等关键芯片技术研究；云化DSP、分布式部署、池化、编译器、编程模型、人工智能等软件关键技术研究； 3、芯片交付：负责多模软SOC芯片软件设计、开发和验证工作；芯片验证技术探索，实现软硬件协同仿真加速。 五、硬件开发工程师-逻辑 1、技术研究： a）芯片SOC架构、cache、总线、并行化、异构、核、调度器、AI计算、DDR、高速等关键技术研究； b）逻辑新技术的持续领先，联合工业界顶尖的逻辑新技术，提供有竞争力的基于逻辑的基带解决方案，确保竞争力领先。 2、芯片交付： 负责多模芯片原型IP开发和验证工作；完成芯片划分，原型验证等相关工作；芯片验证技术探索。