崗位職責(zé)

負(fù)責(zé)DevSecOps領(lǐng)域端到端的智能化解決方案，提升工具的競(jìng)爭(zhēng)力，職責(zé)包括但不限于：

1、負(fù)責(zé)DevSecOps需求，設(shè)計(jì)，編碼，測(cè)試，問題，部署，發(fā)布，運(yùn)維各個(gè)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)智能化方案的設(shè)計(jì)和應(yīng)用落地，負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、建設(shè)Devops、智能化能力應(yīng)用和落地。提升工具AI競(jìng)爭(zhēng)力。

2、熟練運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)DevSecOps領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從大數(shù)據(jù)分析中挖掘業(yè)務(wù)瓶頸和薄弱點(diǎn)，基于算法的能力去解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)問題。

3、深刻理解和挖掘DevSecOps發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)工具的流程和業(yè)務(wù)能夠比較熟悉，通過數(shù)據(jù)智能能力的建設(shè)和落地，提升華為云DevSecOps工具在業(yè)界的競(jìng)爭(zhēng)力。高性能、高可靠的落地產(chǎn)品方案。

崗位要求

1、熟悉主流機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)框架，如Tensorflow、caffe、Pytorch等，在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)。

2、熟練掌握NLP/ML/DL等領(lǐng)域常用的算法模型和原理，參與過AI相關(guān)的項(xiàng)目并取得成功，在項(xiàng)目中作為主要參與人員，主導(dǎo)關(guān)鍵技術(shù)研究。

3、優(yōu)秀的編程能力，至少精通java、python等主流編程語言之一。

4、熟悉大數(shù)據(jù)處理，熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)處理平臺(tái)Hadoop/Spark，有大數(shù)據(jù)處理、分析相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先考慮。

5、對(duì)DevOps有相關(guān)思考或相關(guān)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先考慮。

投遞方式

郵件發(fā)送到cloudrecruit@huawei.com，郵件標(biāo)題及簡(jiǎn)歷附件命名方式：博士招聘+姓名+學(xué)校+意向職位名稱。