共 78 个在招岗位 · 华为在北京的最新招聘信息
负责在所在领域的高价值知识产权组合构建，以及通过知识产权保护和价值兑现，保护所在领域的公司业务全球经营安全，支撑其竞争，具体包括： 1、负责知识产权/技术许可、行政程序、诉讼等工作； 2、负责技术/产品类合作、投资并购、业务连续性和先进性项目的法务工作，包括尽职调查、风险评估、法律框架设计、谈判、合同、合同履行及相关纠纷处理； 3、负责终端、AI、云、半导体、网络、光、无线、开源、媒体、wifi相关领域的版权内部合规及外部纠纷处理，支持开源和生态法律事务； 4、负责商标风险管理，获权，维权及各类侵权纠纷； 5、负责商业秘密保护法务工作及纠纷处理。
1、支撑交付方案设计，包括产品方案、组网方案、可靠性设计等，确保项目方案设计合理可靠； 2、负责交付方案实施验证和管理，对验证过程中的问题进行收集、处理、跟踪与闭环，确保方案充分验证； 3、负责实施方案审核，保障确服务交付方案顺利实施； 4、负责能力建设落地，制定能力提升计划，确保服务交付能力在区域导入到原厂和伙伴技术工程师； 5、负责产品质量、可服务性/服务工具可用性改进及闭环
1、制定行业客户销售策略，对话企业技术侧的CTO级别客户，以顾问式销售方式，挖掘和拓展行业客户商机。 2、在ICT集成服务类、多应用场景、ICT/应用规划咨询解决方案项目中，整合内外部资源，结合行业生态策略，组织设计匹配客户需求的行业解决方案，带动华为产品和解决方案在跨行业的销售。
操作系统内核某一模块的技术负责人，对内存、文件系统、内核、驱动等某一关键模块的技术方案和特性负责，具体如下： 1）聚焦OS内核技术竞争力构建，重点探索和优化操作系统性能，围绕各业务场景打造高性能、高实时、高稳定等技术能力和关键代码，支撑OS技术能力业界领先。 2）围绕智能化趋势，探索AI在操作系统中的融合方式，推动基础软件向具备智能辅助与自适应能力的平台化技术体系演进，持续构筑基础软件领域的技术影响力。 3）跟踪业界各种OS系统和芯片体系结构发展变化，对操作系统进行深入洞察，收集客户对OS的关键诉求。
1、负责智能驾驶解决方案架构设计：覆盖数据工厂、仿真训练、车云协同、隐私合规等核心场景； 2、行业洞察：深入理解汽车行业全流程技术栈，深入开展行业趋势洞察、友商竞争分析、关键客户洞察，识别价值场景和关键技术变化； 3、 客户沟通：汽车行业客户深入交流，挖掘和管理客户痛点，深入理解客户业务的规划及边临的挑战和问题； 4、竞争力构建：在行业深刻洞察、关键客户沟通的基础上，识别价值场景和关键技术演进方向，并结合客户规划，联合产品线开展竞争力建设及解决方案创新孵化。
1、负责座舱AI关键技术选型与体验架构设计，主导语言/多模态大模型在端云协同场景的落地，统筹资源分配与推理性能优化，确保AI体验的行业领先性与量产稳定性； 2、负责座舱AI 2-3年关键技术架构规划，制定前瞻性技术演进路线图，针对座舱场景进行高效的模型优化与性能调优，兼顾当前体验交付与未来技术演进兼容性，支撑多模态交互、主动智能等创新体验的持续迭代与高效落地； 3、主导端云协同场景下的算力分配与模型选型，将大模型技术潜力转化为可量产、可迭代、体验稳定的座舱产品功能。
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。 2、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。 3、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。 4、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。
1、深入洞察行业，看清市场空间与机会点，制定科技、民政、体育、文旅等行业销售策略，进行高层对话，以顾问式销售方式，挖掘和拓展行业商机。 2、理解业务诉求，牵引行业顶设规划、标准定制等，负责识别与管理科技、民政、体育、文旅等行业重大机会点、调动能力资源突破格局、实现项目落地等工作； 3、在ICT集成服务类、多应用场景、ICT规划咨询等解决方案项目中，整合内外部资源，结合行业生态策略，组织设计匹配业务需求的行业解决方案，带动华为产品和解决方案在跨行业的销售。
1、主导OpenHarmony操作系统智慧数据平台架构设计，以数据分析为核心，打造用户个性化上下文，构建覆盖数据采集、特征工程、模型服务与应用的端到端技术体系。 2、设计并实现高效、低功耗的屏幕内容感知、特征计算相关服务，构建面向用户行为、场景、意图的高质量、可复用的特征体系，为上层的模型与智能业务提供可靠数据支撑。 3、负责系统智能体框架方案设计，结合大行动模型完成从意图识别、任务规划、跨Agent协作调度、应用访问调用完整通路，打通从用户输入到系统自动化执行的端到端流程
1、 围绕语言、多模态与 Agent 能力，探索预训练架构、后训练 SFT 数据配比、SFT 策略、SFT 与 RL 协同策略及 RL 训练算法； 2、 研究面向 Agentic、Reasoning、Coding、General等高优场景的针对性 Reward System 构建、环境模拟与训练策略； 3、 研究强化学习算法与训练稳定性提升方法，包括但不限于重要性采样策略、细粒度 Reward 设计、Credit Assignment 策略、Off-policy Masking 等提升 RL 训推一致性的策略； 4、 探索 Model Merge（模型融合）、On-policy KD（在线蒸馏）、Multi-task RL（多任务强化学习）等专项能力融合策略，推动模型综合能力提升； 5、 推动后训练与强化学习方案在真实业务和模型迭代中验证落地，形成可复用、可规模化的训练策略与工具链路。
作为业务主管/组织的事务性助手，支撑1个或多个业务部门及主管，负责主管日常事务支撑、部门会议/公共事务支持。 1.主管日常事务支撑： 1） 根据所服务的主管明确的需求，合理安排所服务的主管的日常事务，做好日程行程管理。 2） 根据主管要求，跟踪推动相关任务实施落地，并进行进展反馈。 2.支撑组织顺畅运作和效率提升： 1）会议管理：根据业务要求，安排所在部门/组织的会议，并组织会议落地，保障会议的顺利开展，并协助部门推进业务流程。 2）组织氛围建设支撑：根据组织/部门业务属性和员工特点，参与策划组织颁奖、赋能、沙龙、团建等活动/会务。 3）公文管理：熟悉管理办公文件流程和行政发文规范，把握本部门内公文/文档管理各环节工作，确保公文管理规范及合规，负责将签后文件及相关材料移交文件管理员发布。 4）其他：部门相关工作：如政策传递、信息收集、部门搬迁等。
审计专员的工作涉及以下方向： 业务与流程审计/审计数字化等。根据你的专长与意愿，具体参与的工作内容可能包括并不限于： 1、对业务单元的内控与风险管理、关键岗位的权力履行开展客观评估，对重大风险或特定事项进行深入查证，促进业务及时改进； 2、对业务单元的风险进行洞察、识别与评估，实施审计项目的风险分析、测试验证、审计发现沟通、审计报告撰写等； 3、应用大数据、AI等技术，建设审计风险模型、数字化平台和智能工具。
标准职责: 产品测试执行、测试脚本/AW开发责任人，对执行结果、测试脚本/AW开发质量和业务工作量评估负责。 1、负责所辖领域（如：功能、网管、转发性能、兼容性、资料等）的测试执行以及探索性测试，保障测试质量。 2、负责测试自动化脚本/AW开发，以及测试自动化脚本适配。 3、承担所负责内容的缺陷挖掘，确保缺陷跟踪闭环。 4、对负责的测试对象进行质量评估，确保产品高质量交付。 自定义职责: 定位：产品测试执行、测试脚本/AW开发责任人，对执行结果、测试脚本/AW开发质量和业务工作量评估负责。 职位职责如下： 1、负责所辖领域（如：功能、网管、转发性能、兼容性、资料等）的测试执行以及探索性测试，保障测试质量。 2、负责测试自动化脚本/AW开发，以及测试自动化脚本适配。 3、承担所负责内容的缺陷挖掘，确保缺陷跟踪闭环。 4、对负责的测试对象进行质量评估，确保产品高质量交付。
标准职责: 产品测试执行、测试脚本/AW开发责任人，对执行结果、测试脚本/AW开发质量和业务工作量评估负责。 1、负责所辖领域（如：功能、网管、转发性能、兼容性、资料等）的测试执行以及探索性测试，保障测试质量。 2、负责测试自动化脚本/AW开发，以及测试自动化脚本适配。 3、承担所负责内容的缺陷挖掘，确保缺陷跟踪闭环。 4、对负责的测试对象进行质量评估，确保产品高质量交付。 自定义职责: 负责路由器集成&解决方案测试业务
标准职责: 硬件测试专项测试活动交付执行者，负责网络产品黑盒硬件专项测试工作，包含但不限于如指标符合度测试、整机/装备稳定性测试、系统集成&自动化测试、专业试验&认证测试等专项，对执行结果负责。 1、负责至少一类硬件专项测试活动的测试计划达成，按时完成所分配的任务； 2、负责至少一类硬件专项测试活动的测试执行，精准理解测试设计意图，保障过程可信； 3、负责至少一类硬件专项测试活动的结果分析，保障高质量交付； 4、通过测试执行活动分析，持续优化测试设计。
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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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