返回信息流MindSpore 2025届校招
我们重视与你的未来共建
分布式全场景AI框架MindSpore团队，致力于打造AI时代的“代码生产力新工具”，实现赋能AI科研加速、开发提效、推理增速的目标。
MindSpore致力于更好地服务全球开发者和企业客户的AI研制及应用，以实现“AI for Science”和“Science for AI”的愿景。团队始终坚持开源开放，与全球开发者共同构建AI时代的新生态。
我们面向全球诚聘优秀毕业生，希望您的加入，为MindSpore注入更多新鲜的活力。我们将提供有竞争力的薪酬福利、完善的职业发展机会及专业的培养计划，共同推动AI技术与生态的发展。
简历投递方式
邮箱：
hwfancyz7k@gmail.com
或者电话13086332103
或者私信联系
（邮件主题请注明：MindSpore校招+岗位名称+姓名+学校+毕业时间）
简历投递时间：2023年9月1日至2025年3月31日（招满为止）
招聘岗位
工作地点
北京、上海、杭州、深圳
岗位介绍
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AI科研加速研究员
岗位职责：
1. 面向AI科研场景，探索基于MindSpore的科研计算框架的优化方向，开发加速科研计算的工具链。
2. 研究科研中常见的数值计算优化问题，基于MindSpore开发计算加速方案。
3. 面向典型科研问题，探索开发与科研场景深度融合的工具链，提升科研效率。
4. 推动MindSpore在科研场景中的应用，支持特定领域的科研问题解决。
岗位要求：
1. 熟悉科研计算场景，熟悉数值优化、并行计算等方向，具有实际项目经验者优先。
2. 熟悉Python/C++等编程语言，了解常见深度学习框架（例如：MindSpore、PyTorch、TensorFlow）。
3. 熟悉AI科研场景，了解大模型、科学计算等领域优先。
4. 热爱技术研究，具有较强的探索能力和沟通能力。
相关实践方向：
- 基于MindSpore、PyTorch、TensorFlow等框架，研究AI科研计算的优化。
- 研究大模型、LUM、数值优化等方向。
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AI大模型研究员
岗位职责：
1. 面向AI大模型场景，基于MindSpore探索大模型的高效训练、推理、部署的技术方向。
2. 研究大模型训练中的优化问题，开发高效的训练与推理框架。
3. 推动MindSpore在大模型领域的应用，支持大模型训练与推理的高效实现。
4. 面向大模型应用场景，探索开发基于MindSpore的工具链，提升模型开发效率。
岗位要求：
1. 熟悉大模型场景，熟悉分布式训练、模型优化等方向，具有实际项目经验者优先。
2. 熟悉Python/C++等编程语言，了解常见深度学习框架（例如：MindSpore、PyTorch、TensorFlow）。
3. 熟悉大模型领域，了解分布式训练、模型压缩等技术优先。
4. 热爱技术研究，具有较强的探索能力和沟通能力。
相关实践方向：
- 基于MindSpore、PyTorch、TensorFlow等框架研究大模型优化。
- 研究分布式训练、推理加速等方向。
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AI科学计算研究员
岗位职责：
1. 面向科研计算，探索基于MindSpore的科学计算框架的优化方向。
2. 研究科研计算中的常见数值优化问题，开发高效的计算优化工具。
3. 推动MindSpore在科研计算场景中的应用。
4. 面向科研场景，探索开发与科研场景深度融合的工具链。
岗位要求：
1. 熟悉科研计算场景，了解数值优化、分布式计算等领域。
2. 熟悉Python/C++等编程语言，了解常见深度学习框架。
3. 了解科学计算领域的应用场景，具有相关经验者优先。
4. 热爱技术研究，具有较强的探索能力和沟通能力。
相关实践方向：
- 研究科研计算优化问题。
- 基于MindSpore开发科学计算框架。
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训练算法研究员
岗位职责：
1. 面向训练算法方向，研究基于MindSpore的训练加速与优化方案。
2. 研究大模型训练中的关键技术，探索训练框架的优化方向。
3. 推动MindSpore在训练领域的应用。
岗位要求：
1. 熟悉深度学习、人工智能、算法优化等领域，了解相关技术。
2. 熟悉Python/C++编程语言。
3. 掌握深度学习框架（如MindSpore、PyTorch、TensorFlow）。
4. 对训练算法的优化方向具有兴趣，探索能力强。
相关实践方向：
- 基于MindSpore研究训练优化方案。
- 研究大模型训练中的关键技术。
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / job-info / #971028同步于 2024/12/25
该镜像源已超过 30 天没有更新，可能在源站已被删除。
JobInfo机器人发帖
【校招】【内推】华为AI算法框架MindSpore团队2025校园招聘AI方
foryh
2024/12/25镜像同步0 回复
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