[深圳]深圳市大数据研究院优化与工程计算研究中心

职位：2026招聘
发布时间：2026-02-11
工作地点：深圳
信息来源：高校人才网
职位类型：全职
职位描述
深圳市大数据研究院优化与工程计算研究中心2026年招聘公告

共计 5 个岗位，招 5 人

发布时间：2026-02-11 | 截止时间：详见正文 | 深圳

免费班车 定期/免费体检 节日福利 子女入学安排

分享



微信扫一扫

分享给你的朋友吧

收藏

公告热度
单位主页



深圳市大数据研究院优化与工程计算研究中心2026年招聘公告

招5人，共计5个岗位

分享



微信扫一扫

分享给你的朋友吧

收藏

公告热度

单位主页

深圳市大数据研究院介绍

深圳市大数据研究院（Shenzhen Research Institute of Big Data)，是在深圳市委、市政府的支持下于2016年3月组建成立的市属二类事业单位，其前身是香港中文大学（深圳）副校长罗智泉教授领衔的大数据信息处理及应用创新团队。2019年，研究院被正式授牌成为深圳市基础研究机构之一。

研究院以数学为基础，以数据为驱动，以重大应用为导向，聚焦网络系统优化、人工智能大模型、优化与工程计算三大方向进行理论研究和技术攻关，致力于在未来十年内建设成为全球领先的科研机构，解决全球性重大问题，推动行业标准化和科技进步。

作为大学与企业之间的创新纽带，研究院专注于深化应用基础研究和前沿应用研究，集中力量攻克重大科技核心问题，开展有组织的科研创新活动，促进科研成果的高效转化，以此推动科技进步和产业发展。研究院肩负引领大数据领域科研创新和技术突破的使命，实施全球人才引进和培养计划，解决重大经济社会应用问题，以促进社会进步和经济发展。

岗位需求

序号

中心

岗位

招聘人数

学历要求

专业要求

岗位职责

任职要求

1

优化与工程计算研究中心

系统研发工程师（AI Infra）

1

本科及以上

计算机科学技术或人工智能或软件类

1.智算集群资源调度平台架构与研发：基于Kubernetes构建面向大规模智算集群（ 千卡规模）的资源调度平台；设计并实现GPU/NPU异构资源调度策略，支持算力分时复用、拓扑感知调度、弹性配额管理；开发节能调度算法，基于负载预测的动态功耗控制、基于利用率感知的节点启停策略；实现多维度调度，支持CPU/内存/显存/网络带宽/存储IO等多资源维度的综合调度决策；设计高可用、可扩展的调度平台架构，支持万级节点规模管理
2.数据治理与算子知识库建设：构建智算集群的统一数据治理框架；设计并实现资源使用数据采集、存储与分析流水线，覆盖利用率、功耗、故障等维度；开发性能数据血缘追踪系统，支持从训练任务到物理硬件的全链路性能溯源；构建面向大模型训练的算子性能知识库，实现算子知识问答和支撑算子自动生成
3.安全合规与产品化：设计并实现多租户安全隔离方案：网络隔离、数据加密、权限控制；满足等保三级/四级要求，建立安全审计、漏洞管理、入侵检测机制；将安全能力产品化封装，形成可交付的安全调度模块；将调度平台能力封装为标准化产品或解决方案
4.系统稳定性与性能优化：设计调度系统的高可用架构，实现故障自愈、状态同步；优化大规模调度决策延迟，支持秒级千任务调度决策；基于历史数据预测集群容量需求，指导硬件采购与部署
5.技术与团队建设：制定调度平台技术路线图，跟踪业界最新技术（如Kueue、Volcano、Katalyst等）；指导中级工程师，建立团队技术规范与实践；与硬件团队、算法团队、运维团队紧密协作，推动平台落地

1. 至少3年Kubernetes调度器开发或深度优化经验，熟悉kube-scheduler扩展机制
2.熟悉调度框架、优先级与抢占、亲和性策略，熟练掌握装箱算法、负载均衡、弹性伸缩等经典调度算法
3.掌握数据治理方法：有数据采集、存储、分析系统开发经验，了解数据血缘、质量监控
4.有实际安全整改项目经验，熟悉等保要求，具备安全产品化落地经验，了解零信任架构、容器安全、网络安全策略
5.精通Go/Python，熟悉Linux内核机制，具备系统级问题排查能力，具备复杂系统架构设计经验，能够设计高并发、高可用的分布式系统，熟悉微服务架构、服务网格、可观测性体系建设
6.加分项：有大型智算/超算中心调度系统开发经验；有绿色计算/节能调度项目经验（如参与国家绿色数据中心项目）；熟悉Kubernetes生态调度项目（如Volcano、Kube-batch、Kueue）并有贡献；有安全产品认证经验（如等保测评、安全评估）

2

优化与工程计算研究中心

大模型开发工程师（AI Infra）

1

本科及以上

计算机科学技术或人工智能或软件类

1.大模型系统架构开发：
a.设计并实现高性能、可扩展的大模型训练与推理系统，优化分布式计算、显存管理、通信效率等关键模块。
b.开发或改进大模型框架（如Verl、vLLM、Megatron等），支持十亿级/百亿级/千亿级参数的稳定训练与高效推理。
2.性能优化与调优：
a.解决大模型在训练/推理中的瓶颈问题（如计算、存储、通信），通过算子融合、流水线并行、量化压缩等技术提升效率。
b.针对硬件（GPU/昇腾）特性进行底层优化，实现低延迟、高吞吐的推理服务。
3.基础设施构建：
a.搭建大模型开发与部署的全栈工具链，包括数据预处理、分布式训练集群管理、模型服务化（如vLLM、SGLang）等。
b.设计容错、弹性伸缩的推理平台，支持多租户、高并发场景需求。
4.前沿技术探索：
a.跟踪LLM领域最新进展（如MoE、RLHF、多模态），将研究成果工程化落地。
b.探索大模型与边缘计算、知识图谱、具身智能等技术的结合。

1.熟练掌握大模型训推框架（如Megatron/vLLM/SGLang/Verl)的开发和优化，熟悉分布式系统。
2.扎实的算法基础，熟悉Transformer架构及大模型关键技术（如KV Cache、Flash Attention）。
3.优秀的编程能力（Python/C ），熟悉Linux开发环境与容器化技术（Docker/K8s）。
4.加分项：有百亿以上参数的大模型训推部署和优化经验；熟悉LLM生态工具链（如Hugging Face、LangChain、LoRA）

3

优化与工程计算研究中心

算子研发工程师（AI Infra）

1

本科及以上

计算机科学技术或人工智能或软件类

1.昇腾芯片算子开发与优化
：基于华为昇腾AI处理器（Ascend 910/910B/下一代）进行大模型核心算子的深度定制开发与性能优化；针对LLM核心计算模式（如Attention、MoE、FFN、Rotary Embedding等）开发高性能融合算子，充分利用昇腾芯片的算力与内存体系；使用Ascend C（CANN）编程框架进行算子开发，掌握Cube Core、Vector Core等异构计算单元的编程与调优。
2.AI编译器与昇腾生态集成：
基于华为昇腾CANN（Compute Architecture for Neural Networks）软件栈，进行算子开发与图编译优化:；与昇腾AI框架（MindSpore/PyTorch适配）团队协作，确保算子在训练与推理流水线中的高效集成；探索TVM/MLIR等编译器技术在昇腾后端的应用，提升算子自动生成与调优能力。
3.性能分析与系统调优：
使用昇腾性能分析工具（如Ascend Profiler）进行算子与模型级性能分析，定位计算、内存、通信瓶颈；针对典型大模型（如LLaMA、GPT、GLM系列）在昇腾硬件上进行端到端性能调优，提供算子级优化方案。
4.技术前瞻与生态共建：跟踪昇腾硬件与软件栈最新特性（如新一代达芬奇架构、CANN新版本），并快速应用于生产环境；参与昇腾开源生态建设，在MindSpore等开源项目中贡献代码或优化方案；探索大模型训练与推理的联合优化技术，如混合精度策略、内存优化、通信计算重叠等。

1.优先3年以上AI系统、高性能计算或异构计算开发经验，其中至少1年专注于昇腾（Ascend）芯片算子开发或优化，熟悉计算机体系结构、并行计算、内存一致性模型等基础知识。
2.精通华为昇腾CANN开发体系，有Ascend C算子开发经验，熟悉Cube/Vector Core编程模型。 熟悉昇腾芯片架构（如达芬奇核心、HBM内存、多芯互联），有实际性能调优经验。了解昇腾训练与推理工具链（ACL、AOE、MindStudio等）。
3.熟悉大模型训练与推理技术栈（如Megatron-LM、DeepSpeed、vLLM、TGI等），至少熟练掌握PyTorch或MindSpore之一，了解框架底层算子调用机制，具备较强的性能分析、定位与优化能力，能独立解决复杂技术问题
4.加分项：有千亿参数大模型在昇腾集群上的训练或推理优化经验；在昇腾相关开源项目（MindSpore、CANN Samples等）中有代码贡献；熟悉AI编译器技术（TVM/MLIR）并有昇腾后端开发经验

4

优化与工程计算研究中心

昇腾通信研发工程师（AI Infra）

1

本科及以上

计算机科学技术或人工智能或软件类

1. 昇腾平台通信算子开发与优化：
基于华为昇腾AI处理器集群，设计并实现高性能通信算子；开发并优化大模型训练中的核心通信原语如AllReduce、AllGather、ReduceScatter、Broadcast等，特别针对梯度同步、模型参数分发场景；针对昇腾芯片的异构通信架构（片上NoC、芯片间HCCS、节点间RDMA/IB）进行通信路径优化
2. 大模型分布式训练通信栈构建：构建面向千亿参数大模型训练的高效通信库，支持数据并行、模型并行、流水线并行混合场景；优化ZeRO优化器系列（ZeRO-1/2/3）在昇腾平台上的通信实现，减少显存占用同时保持通信效率；开发通信计算重叠（Overlap） 机制，通过异步通信、流水线调度最大化训练吞吐
3. 拓扑感知与拥塞控制：实现拓扑感知的通信算法，自动适应昇腾集群的物理拓扑（Pod内全连接、Pod间层次化）；开发动态通信策略选择，根据消息大小、拓扑特征自动选择通信算法（Ring、Halving-Doubling、Tree等）；设计拥塞控制机制，避免多流通信时的带宽争用与延迟抖动
4. 通信性能分析与调优：使用昇腾通信性能分析工具（如Ascend Profiler通信视图、hccl-test工具）；分析大模型训练中的通信热点，定位通信瓶颈（延迟、带宽、同步开销）；为典型大模型训练任务（如Qwen3训练）提供通信优化方案与实践
5. 软硬件协同优化:深入理解昇腾HCCS（华为集群通信服务） 硬件特性，实现软硬件协同优化;优化Host-Device通信，减少PCIe数据拷贝与同步开销；参与昇腾通信库开源生态建设

1.优先3年以上高性能计算或分布式训练通信开发经验，其中至少1年专注于昇腾平台HCCL开发或优化，熟悉计算机体系结构和分布式系统
2.精通华为昇腾HCCL（Huawei Collective Communication Library），有实际调优经验，熟悉昇腾芯片间通信架构如HCCS（片上互连）、RoCE、InfiniBand，了解昇腾多机多卡训练通信配置与性能调优方法
3.熟悉主流通信库实现原理（如NCCL、MPI、OpenMPI），了解Ring-AllReduce、Double-Binary-Tree等算法，熟练掌握昇腾等性能分析工具，能够独立分析复杂通信问题（如死锁、性能抖动、带宽不达标）
4.加分项：有千亿参数大模型在昇腾集群上训练，并主导通信优化经验；在开源通信库（NCCL、OpenMPI、UCX）中有代码贡献；有通信协议栈开发经验（如自定义可靠传输协议、拥塞控制算法）

5

优化与工程计算研究中心

大模型系统研发工程师（AI Infra）

1

本科及以上

计算机科学技术或人工智能或软件类

1.基于LLM的知识图谱自动化构建系统：研发基于大语言模型（LLM）的多模态文档智能解析工具，支持PDF、PPT、Word、网页、图片等格式的结构化信息抽取；构建实体识别、关系抽取、属性抽取的LLM微调流水线，提升垂直领域知识抽取准确率；实现文档理解与知识增强，包括文档结构分析、表格解析、公式识别、跨文档关联，并设计实体对齐与消歧算法，解决多源异构数据的知识融合问题
2.大规模知识存储与查询引擎：基于NebulaGraph/gStore/ArangoDB等构建高并发知识图谱存储与查询引擎，实现复杂多跳查询的秒级响应（如5跳以上关系路径查询）；集成Milvus/Weaviate/Qdrant等向量数据库，构建统一的多模态向量检索系统，支持十亿级向量的毫秒级检索
3.AI记忆中台核心能力建设：构建基于知识图谱的RAG（检索增强生成）系统，支持事实性、可追溯的AI问答；研发动态记忆更新机制，支持知识图谱的增量更新与版本管理；实现文本、图像、音视频等多模态知识的统一表示与关联检索和跨模态对齐
4.系统架构与工程化：设计知识图谱系统的微服务架构，支持水平扩展与容灾切换，实现海量知识数据的增量更新与实时同步机制；优化知识抽取与构建的端到端流水线，支持TB级文档的自动化处理；将核心能力封装为API服务与SDK，支持业务团队快速集成，并提供领域适配框架，支持不同垂直行业的快速知识图谱构建

1.优先3年以上知识图谱、图数据库或向量检索系统开发经验，至少1年基于LLM的知识工程或RAG系统开发经验
2.精通知识图谱全栈技术，熟悉LLM和信息抽取、知识融合、存储查询等完整流程，至少精通一种主流图数据库（Neo4j/NebulaGraph/TigerGraph等）
3.向量检索系统经验：有Milvus/Weaviate/Qdrant等向量数据库实战经验
4.精通Python和C ，熟悉Java/Scala，熟悉PyTorch/TensorFlow框架
5.具备大规模数据处理系统设计经验，熟悉微服务架构、容器化部署、服务治理等云原生技术，有系统性能优化经验，能够解决高并发场景下的性能瓶颈
6.加分项：有数据库开发优化经验；有亿级实体规模知识图谱项目经验；有开源项目贡献经验；在相关领域顶会有论文发表（如KDD、WWW、ACL、EMNLP）

福利待遇保障

1、提供具有竞争力的薪酬待遇和福利，特别优秀者可一人一议。

2、提供覆盖全城的免费班车，员工通勤无忧。

3、年度体检、佳节礼包、生日惊喜等福利拉满。

4、子女入学、提供香港中文大学（深圳）附属幼儿园、小学、初中。

申请材料及要求

有意应聘者请将个人完整简历及相关佐证材料发送至recruitment@。应聘邮件标题请注明 姓名 应聘岗位 ，【快捷投递：点击下方 立即投递/投递简历 ，即刻进行职位报名】。

人力资源处审核申请资料后，将择优通知应聘者参加面试，未通过简历筛选者不予另外通知，我方将对收到的申请材料进行保密处理。

公告热度

解锁详细分析

该公告在同类公告中的热度为 ***，目前已有 *** 对其非常感兴趣