在这里，你将参与算力基础设施""智能大脑""的研发，聚焦 AI 驱动的嵌入式固件开发与智能运维算法研究。围绕硬件、固件、交换网络与云平台协同，你将接触到 AI 模型在嵌入式侧的部署与优化、智能诊断与预测性维护、能效优化及集群协同调度等前沿方向，与 CPU/GPU/网络技术专家协同创新，成长为兼具 嵌入式开发与 AI 应用能力的基础设施软件领域专家。 主要职责： 1.负责服务器 BMC 固件开发，聚焦 AI 在嵌入式领域的深度落地，涵盖故障预测、推理模型轻量化部署与推理加速等核心能力；同时借助 Loop Engineering 实现 IPMI、KVM、Redfish 等管理协议的自动开发和验证，实现硬件监控、远程管理、智能告警等全面智能化升级管理。 2. 负责 AI 服务器管理能力建设，面向 GPU/NPU 等异构算力资源，开展监控管理、健康诊断、故障定位、能效优化及集群协同管理；引入 AI 算法实现故障预测、负载预测与智能调度，支撑大规模训练集群的高效稳定运行。 3. 负责服务器运维工具链开发，包括自动化部署、健康检查、日志分析、故障排查等工具建设；基于大规模日志分析 Skill，实现日志智能解析、故障根因分析与处置建议推荐。 4. 负责实现 BMC 与硬件、BIOS、CPLD、OS 之间的交互与协同控制，提升服务器系统可靠性、稳定性与绿色节能能力；结合 AI 自适应控制策略，实现功耗、散热与性能的动态智能调优。 5. 负责服务器带外管理方案设计与实现，支持大规模集群的统一接入、远程控制和智能运维；融合 AI 异常检测与集群健康度评估模型，实现大规模集群的主动式风险预警与智能修复。 6. 负责交换软件开发，参与交换设备管理、网络配置下发、状态监控、告警管理及网络自动化运维相关能力建设，支撑数据中心网络与算力基础设施协同运行；利用 AI 技术实现网络流量异常检测、拥塞预测与智能调优，提升网络自动化运维水平。 1.计算机、人工智能、软件、电子、通信、自动化等相关专业，本科及以上学历。 2.具备 AI 应用基础，了解机器学习、深度学习、大模型及 Prompt 设计、AI 编码、Skill 应用等相关技术，熟悉 AI 辅助开发工具。 3.熟悉 ARM/x86 架构，精通 C/C++ 开发，了解服务器硬件架构，具备嵌入式系统或 BMC/固件开发经验者优先。 4.熟悉 IPMI 协议栈，了解 Redfish、RESTful API 等管理接口开发，具备服务器管理软件开发经验者优先。 5.熟悉 BMC 与底层硬件交互机制，了解 I2C/I3C、SMBus、MCTP 等底层通信协议，具备 Linux 下驱动及应用开发能力。 6.了解 AI 在嵌入式/边缘侧的应用与落地，具备模型轻量化部署、推理加速、故障预测、日志智能分析或智能告警等相关实践经验者优先。 7.具备良好的问题排查能力、学习能力和团队协作精神。