共 116 个在招岗位 · 华为在上海的最新招聘信息
主要职责: 1. 洞察金融行业数据与AI发展趋势：深度跟踪国内外领先银行、区域银行等的数智化转型进程，洞悉金融智能化从趋势判断到落地路径的全链路，为华为金融数据&AI方案指明方向。 2. 构建领先的金融数据&AI解决方案：主导设计华为金融行业金融智能体、大数据2.0/知识湖、金融本体等核心解决方案的竞争力架构，确保方案在技术深度、场景覆盖、落地可行性上全面超越竞争对手，成为金融领域首选。 3. 标杆领域战略支持：深度参与国内和海外灯塔银行与领先银行的战略级交流与联创项目，提供行业专家视角的顶层设计与路径规划。 4. 行业影响力构建：通过白皮书发布、行业峰会演讲、标准制定等方式，建立华为在金融数据&AI领域的思想领导力，主导华为对金融行业智能化变革的影响力的持续迭代与广泛传播。 5. 内部赋能：将行业洞察与最佳实践转化为可复制的知识资产，赋能解决方案团队与交付团队，提升整体金融行业作战能力。
主要职责: 1. 洞察全球银行业智能化趋势与NA领域需求：深度跟踪全球银行业、海外NA银行领域在Agent、生成式AI等领域的技术演进，洞察目标领域的AI转型痛点与技术选型偏好，为公司产品迭代、拓展策略及高层对话提供决策依据； 2. 负责海外银行AI智能化转型咨询方案构建：针对海外目标领域AI转型战略，基于中国AI路线，主导设计基于公司AI算力底座的架构规划和实施路线图，对外引导领域AI基础设施建设的技术路线选择，对内牵引能力军团、海外军团场景化解决方案的打造； 3. 负责打造海外银行AI咨询“灯塔”案例：选择有影响力的海外NA银行领域，咨询引导领域场景设计和技术路线，牵引我司行业解决方案和ICT产品落地，并提炼可复用的方法论、场景模板与实施路径，打造具备海外区域传播力的标杆案例； 4. 负责海外银行AI咨询方法论与资产沉淀： 基于海外银行AI咨询实践，构建涵盖Agent架构设计、算力评估、AI应用部署模式及竞品对标的AI咨询资产库，将专家经验转化为可复制的“作战武器”； 5. 负责面向内部团队的轻咨询拓展赋能：建立咨询方法论与工具包（领域洞察框架、方案设计模板、场景识别矩阵、交付标准流程等），面向内部团队系统性开展“顾问式销售”的能力培训，推动团队从“卖产品/卖算力”向“卖价值、卖长期合作”的能力跃迁。
主要职责: 1、洞察金融应用智能化前沿趋势：持续跟进金融应用智能化前沿技术发展与同业标杆落地实践，输出专业行业洞察分析报告，为银行体系智能化变革、方案迭代优化提供决策支撑依据 2、统筹银行全场景应用智能化顶层规划：统筹银行核心交易智能化策略、整体技术规划与落地推进，围绕银行核心、信贷、手机银行、支付等关键业务场景输出完整应用智能化整体架构方案，主导输出银行核心系统交易智能化优化方案，分阶段规划全行智能化建设实施路线，在标杆领域完成交易智能化方案落地，为华为金融应用智能化指明方向。 3、围绕标杆领域深挖银行核心系统典型方案：主导深度拆解核心系统架构、交易流程、账务规则、风控底层逻辑，针对系统运行效率、风险管控、线下人工操作等业务痛点，输出具备落地可行性的智能化改造专项方案(小切口)，为应用智能化找到突破口。 4、联合生态打造标准化应用智能化联合方案：联动生态合作伙伴、内部产品及产品组合团队，基于大模型、智能体平台（open Jiuwen）等前沿 AI 技术，联合研发金融场景一体化解决方案，沉淀标准化交付资产，能力落在产品线或者伙伴身上，实现方案快速、规模化复制推广。 5、主导金融智能化一线作战赋能工具：负责研发打造金融智能化专属作战装备与配套工具资产（包括但不限于金融社区），全面赋能内部专业军团与一线领域作战队伍，提升整体项目交付与拓展能力。 6、持续构筑智能化方案行业核心竞争力与影响力：迭代优化各类金融应用智能化解决方案产品力，持续构建差异化竞争壁垒，保障公司智能化方案在金融行业长期保持领先地位。通过白皮书发布、行业峰会演讲、标准制定等方式，建立华为在金融应用智能化领域的思想领导力，主导华为对金融行业应用智能化变革的影响力的持续迭代与广泛传播
主要职责: 1. 统筹金融全行业 AI 顶层战略与架构规划：解决银行、证券、保险大模型落地无统一AI架构、AI底座不匹配金融业务诉求痛点，依托昇腾 AI 底座制定行业智算建设路线，建立公司金融 AI 顶层设计能力。 2. 打造商业化金融 AI 解决方案：联合公司其他团队一起深挖金融场景大模型调优适配策略，结合昇腾软硬 AI，智能体平台能力与AI应用场景， 输出可落地改造方案，解决领域 AI 项目算力适配差、投入成本高问题，沉淀金融大模型算力落地设计能力与典配方案。 3. 联动生态打造标准化金融 AI 联合方案：主导协同产品线、生态伙伴融合大模型与智能体能力，封装标准化算力组件，解决方案定制化过重、难以规模化交付的问题，为军团打造AI场景应用提供底座。 4. 输出金融 AI 行业前瞻洞察：主导AI 领域前沿洞察，密切追踪全球金融大模型、智算基础设施及竞品 AI 路线，输出研判报告，解决行业需求、技术趋势预判滞后问题，搭建 AI 赛道战略研判能力。 5. 搭建金融 AI 一线赋能工具体系：主导沉淀 AI 方案库、交付模板、伙伴解决方案等，赋能销售与交付团队，解决一线缺少 AI 专业设计能力、出方案效率低问题，提升全团队 AI 项目作战能力。 6. 操盘头部金融领域 AI 战略联创项目：深度参与头部机构智算集群、行业应用顶层规划，打造标杆落地案例，解决高端领域 AI 顶层咨询专家缺口，树立公司金融 AI 行业影响力。
主要职责: 1. 洞察证券行业AI发展趋势：负责跟踪国内外领先交易所和证券公司的智能化转型实践，并完成竞争分析。输出证券行业头部机构智能化实践和趋势洞察报告，识别兼具通用性和高价值的AI需求场景，为证券智能化方案提供输入。 2. 打造领先智能化解决方案：基于对证券行业智能化实践的深刻认知，结合行业洞察和竞争分析，规划面向证券高价值业务场景的智能化解决方案和领先的竞争力目标，通过整合华为AI软硬件产品和伙伴应用，解决领域核心痛点。并与团队一起完成方案设计、开发和验证，输出高质量解决方案技术套件。 3. 标杆领域突破：主导智能化解决方案的标杆项目突破，基于丰富的证券AI项目落地实践，负责智能化解决方案从设计、实施到上线的落地闭环，对落地效果和领域满意度负责。 4. 复盘和赋能：围绕标杆项目总结复盘，一方面，识别高价值产品需求，牵引产品竞争力的提升；另一方面，识别解决方案待优化项，及时迭代方案竞争力。完成智能化解决方案和落地经验面向行业的赋能，支持方案的规模复制，对复制结果负责。
主要职责: 1. 行业洞察和机会识别：基于对证券行业和证券业务的深刻理解，深入洞察全球证券行业发展趋势、领域需求变化、领域投资方向和友商竞争分析，前瞻性识别行业的ICT战略机会，绘制含有业务价值、时间节奏、空间规模的机会地图； 2. 业务策略和作战路径：基于对证券机构的深刻理解，梳理全球证券行业的领域地图，明确目标领域分层和拓展优先级，制定围绕战略机会的业务策略和年度行业拓展路径图； 3. 解决方案和竞争力规划：深刻理解证券核心应用系统架构和业务流（撮合交易，集中交易、极速交易、投资交易等），沿着核心业务流识别关键瓶颈挑战，组织技术团队找出ICT方案能够解决的发力点，从而规划有竞争力的解决方案和竞争力目标，实现科技助力业务展业的目标； 4. 战略项目突破和标杆打造：结合行业未来趋势、业界领先实践等的深刻理解和解决方案竞争力，与CXO同频对话，深度技术交流，完成战略项目方案突破； 5. 行业影响力：通过打造创新方案架构、贡献行业标准、发布白皮书和行业峰会发言等方式，构建证券行业技术影响力。 6. 作战复盘和行业赋能：结合战略项目拓展实践，沉淀以业务价值为导向的解决方案销售方法论，输出高质量复盘总结文档，并对行业进行赋能，提升证券行业作战能力。
主要职责: 1、 银行数据&AI行业趋势洞察：深度洞察国内外领先银行数智化转型趋势，深度研判区域银行数字化建设路径、行业特性、资源体量短板、严苛监管要求及本地化场景痛点，精准识别市场机会与行业挑战，完成赛道全景摸底，明确解决方案建设方向。 2、 构筑领先的解决方案竞争力：结合区域银行特征，主导数据 & AI 整体方案规划与架构设计，构造业界竞争力领先的、可规模复制的数智场景化解决方案，成为区域银行数智化转型首选 3、 标杆项目战略支持：主导区域银行标杆项目，对接CIO、科技总经理等高层关键角色，依托深厚技术功底和行业专家影响力，引导领域围绕 AI 算力、数据平台等进行架构升级，推动华为解决方案落地，打造行业标杆 4、 行业资产沉淀与团队赋能：依托标杆项目实战经验，沉淀行业白皮书、标准化方案、范式、最佳实践等核心资产，完善区域银行行业资产库，建立华为在行业的思想领导力。同时对内输出行业洞察与落地经验，赋能作战团队，持续提升整体作战能力。
主要职责: 1. 建立区域银行数智化咨询方法论与框架工具：为区域银行领域提供数字化转型与智能化升级的顶层设计，包括现状诊断、未来愿景规划、演进路线图及落地实施路径，形成的框架工具代表领先的咨询能力。面向领域，结合银行业务需求，结合4A结构，规划、技术平台、数据中台、AI平台、等底层技术架构，提供技术选型及建设方案可行性建议。面向内部，结合领域的关键诉求，输出关键需求和市场空间，牵引区域银行解决方案竞争力构建和推进关键需求落地。 2. 构建银行业智能化转型标杆案例：作为项目核心专家，与项目组一起完成咨询项目的交付，把控整体方案质量，做好面向银行的交付，对领域中高层领域满意度负责，基于关键项目实践打造具有行业公信力与传播力的标杆案例。 3. 行业影响力建设与能力资产沉淀：洞察友商和银行业数智化发展趋势（如大模型在金融业的应用、大数据发展、通算融合架构等），定期输出行业洞察分析报告，沉淀咨询方法论和行业解决方案，形成可复用的知识资产，构建公司在银行业智能化转型领域的影响力。
主要职责: 1. 洞察全球银行业智能化趋势与NA领域需求：深度跟踪全球银行业、海外NA银行领域在Agent、生成式AI等领域的技术演进，洞察目标领域的AI转型痛点与技术选型偏好，为公司产品迭代、拓展策略及高层对话提供决策依据； 2. 负责海外银行AI智能化转型咨询方案构建：针对海外目标领域AI转型战略，基于中国AI路线，主导设计基于公司AI算力底座的架构规划和实施路线图，对外引导领域AI基础设施建设的技术路线选择，对内牵引能力军团、海外军团场景化解决方案的打造； 3. 负责打造海外银行AI咨询“灯塔”案例：选择有影响力的海外NA银行领域，咨询引导领域场景设计和技术路线，牵引我司行业解决方案和ICT产品落地，并提炼可复用的方法论、场景模板与实施路径，打造具备海外区域传播力的标杆案例； 4. 负责海外银行AI咨询方法论与资产沉淀： 基于海外银行AI咨询实践，构建涵盖Agent架构设计、算力评估、AI应用部署模式及竞品对标的AI咨询资产库，将专家经验转化为可复制的“作战武器”； 5. 负责面向内部团队的轻咨询拓展赋能：建立咨询方法论与工具包（领域洞察框架、方案设计模板、场景识别矩阵、交付标准流程等），面向内部团队系统性开展“顾问式销售”的能力培训，推动团队从“卖产品/卖算力”向“卖价值、卖长期合作”的能力跃迁。 自定义职责:
主要职责: 1、 洞察金融数智化转型方向：持续深度跟踪国内外领先银行、国内头部大行的数智化转型进程，洞悉金融数智化从趋势判断到落地路径的全链路，为工行的数智化转型指明方向 2、 领先的架构设计能力：负责工商银行数智化转型中AI相关的架构设计，从AI Native的角度设计工行的智能化转型架构，尤其关注智能体架构、数据知识工程等，确保在技术深度、可落地性处于领先地位 3、 价值场景落地：通过与工行的战略级联合创新，高层的交流与引导，实现顶层架构设计与业务价值场景的结合，在业务场景中体现当前架构与方案的的价值场景，并牵引工行内部资源以及公司内部资源成功落地推广。 4、 内外部营销赋能：将行业洞察与工行的最佳实践转化为可复制的知识资产，赋能解决方案团队与交付团队，提升整体金融行业作战能力。
主要职责: 1. AI转型咨询与诊断：聚焦海外银行AI战略落地，通过业务诊断与差距分析，制定出从传统IT向Agentic Banking转型的顶层设计、演进路线及投资回报分析（ROI）。 2. 业务场景价值挖掘：深入业务一线，识别高价值AI应用场景（如智能投顾、自动化运营），输出场景化业务蓝图与价值量化报告，制定出AI机会Pipeline。 3. 标杆咨询项目打点：牵头海外重点NA的AI转型咨询项目，通过实战复盘，沉淀可复制的轻咨询方法论、评估工具及业务案例，主导全球快速复制。 4. 咨询能力与生态构建：联合头部咨询公司（四大、MBB）及AI生态伙伴，构建联合咨询方法论与工具包，提升华为在AI咨询领域的专业度与市场竞争力。 5. 高层战略对话与引导：主导制定AI转型咨询领域的高层交流材料与方法论，主导CXO级战略对话，通过思想领导力牵引AI转型线索与咨询项目机会。 6. 知识沉淀与赋能：基于咨询项目进展，及时复盘并输出AI转型白皮书、行业洞察报告及咨询工具包；对一线销售、交付团队及合作伙伴进行AI业务咨询能力的专业赋能。
主要职责: 1. 洞察全球金融数据中心灾备发展趋势：负责洞察全球金融数据中心灾备领域的市场需求、趋势分析，面向不同区域的金融市场差异化特点，制定金融韧性灾备团队的全球业务策略和规划，输出全球金融韧性洞察报告； 2. 打造有竞争力的金融数据中心韧性解决方案：能够基于战略及业务需求，并结合业界实践/新技术/业务发展趋势，对金融数据中心韧性解决方案进行竞争力规划，前瞻性设计金融DC主备、双活、多地多中心等解决方案的架构，主导并编写数据中心韧性高层主打材料与技术主打材料，做到业界领先； 3. 参与或主导重点战场作战：作为行业专家，负责与高层C Level及一线对接，参与或主导山头或标杆项目的解决方案制定、关键措施落地，实现0-1的项目突破，建立样板点； 4. 提升我司的行业影响力与思想领导力：为业界&行业&社区提供金融韧性的技术设计思想，关键创新方法/实现，参加行业峰会、标准制定等活动，提高金融基础设施韧性的业界影响力与思想领导力。
主要职责: 1. AI战略与场景规划：聚焦海外银行AI转型，通过洞察与行业趋势分析，制定出从传统规则引擎向Agentic Banking、大模型应用演进的扩展地图与Pipeline。 2. AI解决方案架构设计：聚焦智能客服、智能投顾、反欺诈、代码辅助等场景，设计基于华为云ModelArts、盘古大模型及昇腾算力的整体AI解决方案架构与迁移路线图。 3. 标杆项目打点与复制：牵头海外重点NA的AI落地标杆项目（如智能客服、RPA+AI），通过实战复盘建模，沉淀可复制的AI解决方案套件与最佳实践，主导全球快速快速复制。 4. AI生态竞争力构建：联合主流大模型厂商、AI应用开发商及生态伙伴，主导行业AI解决方案竞争力构建，打造联合解决方案，确保阶段性产出具备竞争力的产品组合。 5. 高层交流与机会牵引：主导制定AI领域高层交流材料与方法论，以及CXO级高层峰会交流，展示华为AI全栈能力，有效牵引AI领域的线索和项目机会。 6. 知识沉淀与赋能：基于关键战略项目进展，及时复盘并输出AI场景白皮书、技术指南及打法总结；对一线销售、交付团队及合作伙伴进行AI技术与场景的专业赋能。
标准职责: 1.负责模组技术项目原型件的开发和验证，包括电气选型、仿真评估、互连设计、封装工艺及装备开发、测试方案开发、可靠性验证等； 2.与产品研发团队对接，负责或参与交付预研的模组技术项目并参与功率模组产品开发全流程端到端的交付；
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1、负责智能光伏逆变器功率硬件设计，电网仿真和算法设计，解决开发过程中的难点技术问题和高质量商用交付； 2、负责智能光伏逆变器功率硬件架构设计和规划、电网仿真和算法创新和竞争力构建，确保逆变器产品整体竞争力业界领先。
1、AI模型开发与优化：负责基于云平台的机器学习/深度学习模型的设计、开发与训练，包括但不限于大语言模型（LLM）、多模态模型、推荐系统等；针对云服务场景进行模型压缩、量化、推理加速，提升模型在云环境下的性能和资源利用率； 2、AI云服务产品落地：参与Data&AI云服务产品的AI功能模块开发，将AI能力（如智能分析、自动标注、预测推理）集成到云原生架构中；设计并实现高可用、可扩展的AI推理服务； 3、数据工程与特征平台：构建数据预处理与特征工程Pipeline，支持PB级数据的高效清洗、转换与特征存储；结合云数据湖、数据仓库（如对象存储、Hive、Iceberg等），实现训练数据的自动化流转与版本管理； 4、MLOps与自动化运维：搭建模型训练、部署、监控的自动化流水线（如Kubeflow、MLflow），保障AI服务的持续交付与稳定运行；建立模型效果监控与告警机制，推动模型在云上的持续迭代与A/B测试； 5、技术攻坚与协作：解决AI在云服务场景中的高并发、低延迟、成本控制等核心挑战；与产品、后端、运维团队紧密协作，推动AI能力的产品化与商业化落地。
智能汽车解决方案BD（Business Development）需要懂行业、懂客户、懂解决方案、懂消费者营销， 并对所辖领域的战略与业务目标负责 一、市场销售：客户经理、产品经理 1、市场洞察：根据公司战略与业务目标，洞察汽车智能化行业趋势及客户需求，制定拓展策略，推动市场目标的落地； 2、客户关系建设：规划、建设、维护客户关系，管理客户期望，对项目经营、收入目标达成和客户满意度负责； 3、解决方案销售：准确理解市场和客户需求，设计汽车智能化产品解决方案，牵引产品竞争力不断提升； 4、销售项目运作：根据项目目标，协调相关资源展开项目运作与管理，提高项目成功率、确保业务目标达成； 5、伙伴生态建设：牵引与车企客户战略合作方向，主导与伙伴合作与发展，构建开放、创新的汽车智能化生态联盟，实现共赢。 二、Marketing与消费者营销：市场营销、产品上市操盘手、渠道销售等 1、建设完善的媒体传播渠道，营造良好的舆论环境；策划并落地执行营销活动事件，建立系统性的营销传播能力。面向车企合作伙伴和最终用户，构筑强大的品牌势能，打造汽车智能化首选品牌； 2、基于与战略合作车企共同制定的目标，与车企营销服团队共同策划并落地执行2C相关工作，包括GTM产品操盘、品牌及产品营销推广、渠道销售管理、门店零售运营管理、用户发展与运营、整车交付与服务等，打造满意的消费者体验之旅，帮助车企卖好车，促进零部件规模销售达成商业目标。
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