华为终端BG硬件工程与产品开发管理部

岗位职责 【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。 【仿真算法】 1、基于业务场景需求，搭建仿真模型、设计求解算法，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仿真等算法的研究、建模与实现； 2、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。 【通信算法】 从事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。 【媒体算法】 1、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、评测及工程化落地等，实现公司在媒体领域的技术竞争力领先； 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），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。 【控制算法】 1、电池与能量管理（BMS/EMS）方向：负责BMS核心算法（SOC/SOH/SOP估算、绝缘检测等）的代码实现与单元测试；执行电池标定实验，收集并分析实车/储能系统运行数据，对算法参数进行调优和修正；协助解决BMS在量产过程中出现的软件Bug、精度偏差及功能安全相关问题。 2、精密运动与伺服控制方向：负责电机伺服控制算法（PID、FOC、SVPWM等）在嵌入式平台上的代码编写与调试；参与电机系统的建模与仿真，协助进行控制参数整定，提升系统的动态响应与稳定性；负责磁带伺服或车载电机产品的台架测试、故障排查及可靠性验证。 3、智能声学与音频处理方向：负责音频算法（降噪、回声消除、均衡器等）在DSP芯片上的移植、优化与实现；编写测试用例，对声学算法效果进行客观指标测试与主观听音评价，并根据结果调整参数；协助解决音频产品在实车座舱或终端设备中的底噪、破音等实际工程问题。 4、智能终端与热管理方向：负责智能低功耗逻辑与热管理控制策略的代码实现，集成到终端固件中；利用工具采集功耗与温度数据，分析用户场景下的能效瓶颈，提出针对性的算法优化建议；配合硬件团队进行传感器数据校准，确保场景识别（如运动、睡眠、位置）的准确性。 5、光通信与网络控制方向：负责光通信模块中控制算法的嵌入式软件开发，实现对光功率、温度、偏振等关键指标的闭环控制；协助搭建光通信测试环境，进行系统联调，收集链路误码率数据以验证算法有效性；负责算法模块的维护，修复现网运行中发现的逻辑缺陷。 【感知算法】 从事雷达/激光雷达/光纤传感/摄像头等感知领域的系统分析设计，算法设计、仿真评估、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 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）、Radar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、 算法部署与迭代： 负责相关算法在嵌入式或车载平台上的轻量化部署与性能优化。 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。确保华为在运动健康领域的持续领先地位，支撑商业成功。 【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与应用落地 1、研发针对 LLM 训练与推理的 I/O 加速技术，通过高效的KV Cache卸载、异构算力加速与缓存技术提升大模型推理的并发处理能力，消除存储瓶颈提升GPU/NPU利用率。 2、设计支持EB级规模的分布式存储系统，优化文件系统元数据管理、数据索引及CXL/RDMA等网络协议栈，构建高吞吐低延迟的AI集群存储底座。 3、针对NVMe SSD、非易失内存等新型介质设计智能缓存、数据排布、FTL优化及编码算法，研发面向AI工作负载的自适应数据获取与调度策略,提升介质层数据读写性能。 【软件算法】 1、参与自动驾驶感知、规控及安全策略算法的开发与落地，负责具体场景下的问题分析与改进，确保自动驾驶功能在复杂环境下的行为安全与法规合规。 2、深入参与HarmonyOS等终端操作系统的核心模块（如调度、内存、文件系统）开发，针对响应时延、丢帧等关键指标进行系统级性能分析与调优，保障系统流畅性。 3、利用成熟的数值计算或AI工具，针对硬件工程中的热、力、电磁等具体场景进行建模与求解，配合业务专家解决散热、供电、高速高密等产品研发中的工程痛点。 4、结合网络硬件拓扑，负责Allreduce/AllGather等集合通信算法的具体实现与性能优化，提升AI集群的数据传输效率。 5.、应用计算材料学方法模拟材料结构与性能（力、热、电、光等），结合实验数据建立AI预测模型，辅助解决硬件产品中的材料选型与工艺优化问题。 6、参与端侧AI大模型的落地部署工作，设计并优化SOC异构算力调度策略，提升端侧AI应用的运行能效。 7、针对大模型应用场景，提取计算与通信特征，构建系统仿真环境并进行验证测试，确保设计方案在实际运行中的可靠性。 8、协同硬件团队，完成从算法设计到工程落地的全流程开发，确保软件算法能够充分发挥硬件性能。 9、针对产品研发过程中出现的具体性能瓶颈、稳定性问题进行根因分析与技术攻关，输出高质量的技术解决方案。 10、跟踪行业内最新的工程技术动态，将创新成果转化为技术专利，并编写高质量的技术文档与接口规范 岗位要求 【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。 【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。 【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，熟悉3GPP协议，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。 【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； 4、具备扎实的编程实现能力，熟练使用C/C++、Python/Matlab等编程语言。 【控制算法】 1、自动化、电气工程、控制科学与工程、计算机、电子信息、车辆工程、应用数学等相关专业。 2、具备良好的C/C++编程习惯，熟悉嵌入式开发环境及调试工具（如J-Link、示波器等）； 3、掌握Matlab/Simulink工具，能够进行基础的控制系统建模与仿真分析； 4、熟悉自动控制原理、数字信号处理等基础理论，了解常见的滤波器设计、状态机逻辑。 5、专业能力（满足其一即可）： 1）BMS/能源类： 了解锂电池基本特性，熟悉卡尔曼滤波等基础估算方法，有电子设计大赛或相关项目经验者优先； 2）运动控制类： 熟悉电机控制原理，有电机驱动板调试、DSP/MCU开发经验或智能车竞赛、机器人比赛经验者优先； 3）嵌入式/算法类： 有嵌入式系统开发经验，熟悉ARM/DSP架构，或对AI模型在边缘侧的部署有初步了解。 【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， 熟悉线性代数、概率论及最优化方法（如非线性最小二乘）。 【存储算法】 1、计算机、电子、通信、自动化、数学、物理等相关专业，具备扎实的数学、算法基础。 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、同时具备独立工作能力、良好的沟通协作能力和自驱力。 【软件算法】 1、计算机、电子信息、自动化、车辆工程、机械、力学、材料或应用数学等相关理工科专业背景。 2、 计算机基础扎实，精通C/C++或Python中至少一门语言，具备良好的代码规范和系统软件开发/架构能力。 3、了解自动驾驶典型感知、规控算法，具备一定的控制理论基础；有智驾系统、关键部件设计或系统安全防护的实习/项目经验者优先。 4、掌握常用的数值计算算法（如FEM/FVM），熟悉常用的物理仿真软件或材料计算工具；具备将物理公式转化为代码进行算法验证的能力。 5、熟悉计算机网络基本原理，了解MPI/NCCL等通信机制；具备路径规划、图论基础或集群网络建模仿真经验者优先。 6、熟悉操作系统原理（调度、内存、文件系统等），有Linux或其他RTOS内核开发、驱动开发或性能调优经验者优先。 7、 熟悉并行计算基本技术，了解CUDA、OpenCL等开发原语；有在NVIDIA/AMD等GPU架构上进行算法移植或性能调优经验者加分。 8、（针对材料方向）熟悉金属、陶瓷或磁性材料等至少一种材料特性，了解机器学习在材料研发中的应用或数据驱动方法。 9、对技术有热情，有较强的自驱力和抗压能力；有为知名开源软件贡献代码或开发运营过开源项目者优先。 10、具备良好的英语读写能力，能够阅读英文技术文档；具备良好的团队协作精神和跨部门沟通能力。