待遇优厚！深圳市大数据研究院2025年招聘公告

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。

 

 

研究系列岗位

一、通信研究科学家

（一）岗位职责

1、从事AI与通信网络交叉领域应用基础研究，积极申请并承担国家或省级科研项目，发表高水平学术论文、申请高价值专利。

2、积极申请并承担企业合作项目，将科研成果转化为实际产品，推动技术成果的产业化落地。

3、完成单位安排的其他相关工作。

（二）任职要求

1、申请人已获得或即将获得电子信息工程、控制工程、运筹学、计算机科学、人工智能、统计学等相关领域的博士学位。

2、申请人在AI和信息通信领域已发表多篇高水平学术论文（有NS子刊、AI顶会、顶刊发表经验者优先）。

3、申请人具备良好的沟通与协作能力，能够熟练使用英语作为工作语言。

4、申请人对技术成果转化与落地具有浓厚兴趣（有成果转化落地经验者优先）。

二、信号处理研究科学家

（一）岗位职责

1.从事AI与信号处理交叉及相关领域的应用基础研究，积极申请并承担国家或省级科研项目，发表高水平学术论文、申请高价值专利；

2.积极申请并承担企业合作项目，将科研成果转化为实际产品，推动技术成果的产业化落地，乃至成立创业公司；

3.完成单位安排的其他相关工作。

（二）任职要求

1、申请人已获得或即将获得电子信息工程、控制工程、运筹学、计算机科学、人工智能、统计学等相关领域的博士学位。

2、申请人在信号处理领域已发表多篇高水平学术论文（有NS子刊、AI顶会、顶刊发表经验者优先）。

3、申请人具备良好的沟通与协作能力，能够熟练使用英语作为工作语言。

4、申请人对技术成果转化与落地具有浓厚兴趣（有成果转化落地经验者优先）。

三、数学规划求解器研发专家

（一）岗位职责

1、负责数学规划求解器的研发，包括混合整数线形规划（MILP）、线形规划（LP）、非线性规划（NLP）等优化算法或框架的理论研究和工程实现；

2、负责数学规划求解器的商业化落地与行业推广；

3、负责以数学规划、运筹优化算法为核心技术的企业横向项目的研发和交付；

4、负责或参与国家自然科学基金、国家重点研发计划以及其它省部级纵向课题的研发和交付。

（二）任职要求

1、五年以上数学规划算法研发经验；

2、作为核心研发人员，深度参与过国内外知名商业求解器（Gurobi，CPLEX，XPRESS等）的研发；

3、本科以上学历，计算机、数学、运筹学或软件工程等相关专业毕业；

4、精通最优化、离散优化等领域的算法理论；

5、精通C/C++编程语言；

6、熟练掌握OpenMP，Pthreads，MPI，CUDA等并行计算相关技术；

7、熟悉大型软件的设计、开发、测试、迭代和发布等流程。

四、求解器研究科学家

（一）岗位职责

1.参与数学优化求解器的研发，协助团队完成对数学优化求解器的应用落地与产业化；

2.参与纵向课题的申报和交付（包括国家自然科学基金、国家重点研发计划、广东省和深圳市的各类科研项目以及研究院的内部项目等）；

3.参与企业横向课题的算法研发和应用落地，包括但不限于供应链、物流、航空、能源和生产制造领域；

4.发表论文和撰写专利。

（二）任职要求

1、博士研究生学历，运筹学、工业工程、计算机科学或相关专业；

2、候选人应具备数值计算、大规模优化、线性规划/非线性规划/混合整数线性规划求解算法的经验；

3、会使用Matlab（或类似工具）、使用C/C++协助数学求解器的算法/软件开发；

4、能够参与并贡献于跨学科研究项目，涉及团队当前重点关注的领域，如航空、供应链/物流和电力系统等，有研究成果产品化/产业化经验者优先；

5、具备扎实的科研背景和良好的论文发表记录，能够使用英语作为工作语言并撰写研究论文；

6、候选人应具备团队合作精神，能够指导学生，与工程师和其他研究科学家合作。

（三）加分项

1.丰富的高性能计算软件开发经验，熟悉OpenBLAS，MKL等数学库；

2.在运筹学/人工智能顶级期刊或者会议上发表过论文；

3.有过大型商业软件的研发经验或开源/商业求解器（例如：Gurobi/CPLEX/SCIP等）的研发经验；

4.有过运筹优化相关算法在业界产业化应用落地的经验。

五、大模型研究科学家

（一）岗位职责：

1.聚焦人工智能大模型领域前沿算法的研究与实现，以大模型技术为核心，负责算法的研究、设计、落地路径规划；

2.针对大模型及医疗等垂直领域应用，优化训练策略、微调方法，提升模型在特定业务场景下的准确率、推理速度等，支撑智能化应用的落地；

3.将研究成果与实际应用总结并发表至国际顶级会议/期刊。

（二）任职要求：

1.数学、计算机、人工智能或相关专业博士学历；

2.具备良好的英文沟通能力；

3.拥有出色的逻辑思维、沟通与团队协作能力；

4.在算法竞赛中获奖，或在数学、机器学习、人工智能等国际顶级会议/期刊发表论文，或拥有相关专利者优先；

5.具有科研经验或企业工作经验者优先（非必须）。

工程系列岗位

一、AI算法工程师

（一）岗位职责

1.负责大模型在业务场景的应用落地；

2.调研大模型的业界前沿算法，追踪最前沿的技术动态，并应用在相关的项目中；

3.结合RAG、模型微调、MCP等大模型算法技术，提升AI在业务场景的效果；

4.追踪AIAgent及多智能体系统领域的前沿动态，拓展系统的能力边界，推动业务场景落地。

（二）任职要求

1.计算机相关专业本科及以上学历，1年及以上工作经验；

2.熟练掌握常见机器学习/深度学习算法与框架，在LLM方面有一定研究基础或经验，熟悉常用大模型，如GPT系列、LLaMA、DeepSeek等，熟悉大模型微调方法，有实际业务落地经验者优先；

3.较强的工程实现能力，熟练掌握Python/JAVA/C++等编程语言；

4.具备优秀的问题发现分析与解决能力，良好的业务理解能力，团队合作与沟通能力，优秀的自驱力；

5.有智能问询、Agent开发和复杂prompt工程调优经验的优先。

二、全栈开发工程师

（一）岗位职责

1.前后端开发

a.设计并实现响应式前端界面（React/Vue/Angular等）。

b.开发和维护后端API及服务（Node.js/Python/Java/.NET等）。

c.确保前后端数据交互的高效性与安全性。

2.数据库管理

a.设计并优化数据库结构（SQL/NoSQL如MySQL/MongoDB/PostgreSQL）。

b.编写高效查询，处理数据存储与缓存（Redis等）。

3.系统架构与部署

a.参与技术选型，设计可扩展的系统架构。

b.使用云服务（AWS/Azure/GCP）和容器化技术Docker/Kubernetes）部署应用。

c.实现CI/CD流程（GitHubActions/Jenkins等）。

4.协作与优化

a.与产品经理、UI/UX设计师协作，理解需求并交付高质量产品。

b.代码审查、性能优化及技术债务清理。

c.关注新兴技术，推动团队技术升级。

（二）任职要求

1、技术能力：

a.前端：精通HTML/CSS/JavaScript及至少一种主流框架（React/Vue/Angular）。

b.后端：熟悉至少一种后端语言（Node.js/Python/Java/Ruby/PHP等）。

c.数据库：熟练使用SQL和NoSQL数据库，理解ORM技术。

d.DevOps基础：了解Linux、Git、Docker及基础云服务。

e.其他：熟悉RESTfulAPI、GraphQL、WebSocket等通信协议。

2、经验要求：

a.3年以上全栈开发经验（应届生可调整）。

b.有完整项目开发及上线经验，熟悉敏捷开发流程。

3、加分项：

a.有微服务、Serverless或大数据处理经验。

b.熟悉AI模型部署和应用的技术栈。

c.开源项目贡献或技术博客。

三、软件工程师

（一）岗位职责

1.参与数学优化求解器软件的设计、开发、性能优化与维护；

2.参与团队横向与纵向项目中运筹优化算法的研发和应用落地；

3.参与制定与完善团队开发流程规范，以及日常的需求分析、CodeReview、文档撰写等工作。

（二）任职要求

1.统招本科学历及以上，计算机科学、数学、运筹学或软件工程等相关专业；

2.有2年以上工作经验，在C/C++软件开发方面具有相关经验；

3.精通商业软件架构设计、开发与维护；

4.丰富的算法Debug/Profiling/Testing经验；

5.了解OpenMP,CUDA等并行计算技术；

6.了解经典的最优化算法，具备基本的数学理论知识；

7.能使用英语作为工作语言。

四、大模型系统研发高级工程师

（一）岗位职责

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。

（二）任职要求

1.计算机科学、人工智能或相关领域的硕士/博士学历，2年以上系统研发经验；

2.精通以下至少一个方向：

a.分布式系统：熟悉NCCL、RDMA、MPI等通信协议，有大规模分布式训练调优经验。

b.GPU/NPU编程：精通CUDA、OpenAITriton或AscendC，能进行内核级性能优化。

c.机器学习框架：深入理解Verl/vLLM/Megatron底层机制，参与过框架开发或贡献者优先。

3.扎实的算法基础，熟悉Transformer架构及大模型关键技术（如KVCache、FlashAttention）。

4.优秀的编程能力（Python/C++），熟悉Linux开发环境与容器化技术（Docker/K8s）。

5.熟悉LLM生态工具链（如HuggingFace、LangChain、LoRA）。

（三）加分项

1.发表过MLSys、NeurIPS、OSDI等顶会论文，或开源项目核心贡献者。

2.有百亿以上参数的大模型训练/推理落地经验。

3.熟悉LLM生态工具链（如HuggingFace、LangChain、LoRA）。

五、解决方案架构师

（一）岗位职责

1.负责高端制造、智慧供应链、大交通、石油化工、医疗健康等行业的调研分析，包括业务全流程、数智化现状、核心痛点、决策优化与大模型等人工智能技术可落地应用的环节和场景等；

2.针对合作伙伴的具体业务场景，结合团队技术优势，设计具有可行性的运筹优化或大模型算法解决方案，例如需求预测、智能排产、配送车辆排线、实时派单、动态定价、库存管理与库位优化、自动化仓库任务调度与协同等；

3.负责整合内外部资源，带领技术团队完成解决方案的研发和实施，在整个过程中为客户提供项目沟通、业务分析、建模咨询、方案培训、迭代维护等方面的服务；

4.积累成功案例，沉淀行业标杆产品或方案，推动方案在行业内的复制应用。

（二）任职要求

1.本科及以上学历，运筹学、管理科学与工程、计算机科学、应用数学或软件工程等相关专业；

2.具有5年以上的数字化、大数据、人工智能等相关解决方案研发及应用的经验；

3.有技术背景，熟悉运筹优化领域的技术原理、应用场景和前沿进展；

4.熟练使用运筹优化领域的相关工具，包括AMPL或GAMS（建模），Gurobi或Cplex(精确求解)，Timefold或LocalSolver(启发式求解或全局优化)，AnyLogic或FlexSim（仿真）等；了解业界先进的产品或系统（例如LLamasoft，BlueYonder）的设计理念与功能模块；

5.熟悉Java，Python或C++中至少一种编程语言；了解前后端的常用架构和开发框架；

6.有深刻的商业洞察能力，善于与合作客户中不同角色的人员进行沟通，能够快速梳理、挖掘并响应客户需求；

7.熟悉产品或系统研发的流程，能够协调技术团队进行产品研发或技术攻关；能够及时判断项目风险并提出解决方案；8.团队合作意识强，乐于接受挑战，善于开拓创新。

（三）加分项

1.拥有相关专业的博士学位；

2.在知名科技公司主导或参与过大型研发项目；

3.负责过数智化相关项目的成功落地应用；

4.在行业内具有相当的影响力。

六、高级AI开发工程师（无线网络方向）

（一）岗位职责

1.系统架构与核心开发：

参与设计并主导开发一个支持准在线优化的大型无线网络系统。

2.仿真引擎与模型集成：

开发网络仿真引擎，模拟5G网络关键行为，无缝集成各科研团队提供的AI模型和优化算法。

3.数据管道与可视化开发：

构建高效的数据处理管道，支持对海量实测网络数据（如MR数据）和仿真数据的导入、清洗、存储与实时分析。开发强大的数据可视化界面，实现网络拓扑、性能指标（覆盖、速率、能耗）、优化结果等的多维度、实时展示（如基于Web的仪表盘、栅格级地理信息展示）。

4.协同测试与性能优化：

与算法研究科学家紧密合作，理解算法需求，提供工程实现支持，并共同进行模块测试和系统联调。对平台进行持续的性能剖析与优化，确保仿真速度与精度满足项目验证要求。

（二）任职要求：

1、硕士及以上学历，通信工程、计算机科学、软件工程或相关专业，3年以上大型软件系统开发经验。

精通Python，具备扎实的编程功底和良好的代码风格，熟悉常用数据结构、算法和设计模式。

熟悉Linux开发环境，具备AI编程的实践能力。熟悉至少一种主流数据库（如MySQL）和缓存技术（如Redis）。具备强烈的责任心、出色的解决问题能力和团队协作精神。

2.优先考虑：

有网络仿真工具（如NS-3,OPNET,OMNeT++）的使用或开发经验，或对移动通信网络（4G/5G）架构和协议有基本了解。

有AI/ML模型部署（ModelServing）或MLOps相关经验，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架的模型集成。在GitHub上有优秀的个人项目或参与过开源项目贡献。

七、大模型推理引擎优化工程师

岗位职责

1.算子开发与优化：针对大模型（以Transformer架构为主，包括稠密及MoE模型）的核心计算模块（如Attention、MLP/FFN、专家路由、RotaryEmbedding等），设计并实现面向AMDCPU的高性能定制算子。

2.推理引擎深度优化：深度参与或主导公司内部推理引擎在AMDCPU平台上的性能优化工作，包括计算内核重写、内存子系统优化、针对MoE等稀疏激活模型的负载均衡与调度优化、多线程与NUMA调度优化等。

3.底层指令集优化：精通使用AMD平台的低延迟编程技术，包括利用AVX2/AVX-512等SIMD指令集进行手工向量化，以及针对Zen架构进行微架构级别的性能调优。

4.性能分析与瓶颈定位：熟练使用性能剖析工具（如perf,AMDuProf,VTune等）进行全栈性能分析，精准定位从算法到硬件指令级别的瓶颈，并提出有效的优化方案。

5.技术预研与落地：持续跟踪业界先进的CPU推理加速技术（如新量化方案、算子融合策略、MoE模型高效推理、先进指令集应用等），并负责其技术验证与产品化落地。

6.协作与集成：与算法团队及框架团队紧密协作，将优化成果高效集成至公司的推理服务中，并编写清晰的核心技术文档。

岗位要求：

1.计算机科学、电子工程或相关专业本科及以上学历，3年以上高性能计算、深度学习推理优化或底层计算库开发经验。

2.拥有在AMDCPU平台上进行算子开发或深度性能优化的实际项目经验。

3.精通C/C++语言，具备出色的系统编程能力、内存管理及调试技能。

4.扎实的CPU体系结构知识，尤其是对AMDZen微架构有深入理解。

5.拥有底层CPU算子的开发经验：熟练掌握使用x86intrinsics（如SSE,AVX2,AVX-512）进行手工向量化编程;精通多线程优化（如OpenMP,pthreads）及缓存友好型代码设计。

6.熟悉Transformer类模型的基本计算流程与性能热点。

7.熟悉常见的模型量化技术（如INT8,INT4）及其在CPU上的实现原理。

八、图计算研发工程师

岗位职责：

1、大规模图数据与知识记忆系统开发

a.设计并实现支持十亿级顶点/边的高性能图存储与计算引擎，支撑实时查询与复杂分析

b.研发面向大模型记忆体（Memory）的存储与检索架构，实现长期记忆、上下文管理及知识动态更新

2、知识图谱构建与多形态知识库应用

a.构建面向多源异构数据的自动化知识图谱构建流水线，支持知识的结构化、向量化及图谱化存储

b.研发知识推理、图谱补全、事理图谱等算法，并推动其在企业级知识库、问答系统及大模型记忆模块中的应用

3、图计算、知识系统与硬件协同优化

a.针对NPU/GPU、RDMA等硬件特性，优化图计算模型、知识库检索与记忆体访问模式

b.开发面向图计算、知识检索与记忆操作的高性能算子及编译优化技术

前沿方向探索

a.图神经网络系统优化、时序图谱分析、多模态知识记忆体构建

b.图计算与大模型记忆系统的深度融合（如RAG增强、推理增强、记忆网络架构设计）

职位要求：

1、计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业硕士及以上学历，1-3年工作经验

2、扎实的算法与数据结构基础，熟悉常用图算法与知识表示方法

技术能力（需满足至少2项）

3、图计算与知识系统经验：熟悉主流图计算框架（如Neo4j,TigerGraph,DGL,PyG,GraphScope等）或知识库/记忆体系统开发，具备大规模图数据或知识记忆系统构建经验

4、分布式系统开发：掌握分布式系统原理，有分布式图存储/计算系统或分布式知识库/记忆体系统开发与优化经验

5、高性能计算能力：熟悉C++/Rust等系统级语言，具备性能调优经验，或熟悉CANN/CUDA等并行计算技术

6、算法与系统实现能力：能够实现图嵌入、社区发现、路径查询等算法，并具备知识检索、记忆体索引、多模态知识融合等系统开发经验

九、大模型系统研发工程师

岗位职责

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。

岗位要求:

1、计算机科学、人工智能或相关领域的硕士/博士学历，2年以上系统研发经验。

2、精通以下至少一个方向：

分布式系统：熟悉NCCL、RDMA、MPI等通信协议，有大规模分布式训练调优经验。

GPU/NPU编程：精通CUDA、OpenAI Triton或Ascend C，能进行内核级性能优化。

行政支撑岗位

行政助理 10-15k

岗位职责：

1.负责访问学者、访问学生相关工作。协助建立和修订访问学者、访问学生事务的相关规定、政策和指南；

2.协助博士生博士后联合培养委员会的工作，协助建立和修订相关规定和政策；

3.协助各类合作项目的对接与过程跟进，协调解决项目过程中的各类行政问题；

4.协助做好产学研交流合作工作；

5.协助处理部门综合行政工作；

6.与大学内外各部门进行良好合作，并履行上级交办的其它任务。

岗位要求

1、硕士研究生及以上学历，特别优秀者可放宽至本科。英语、教育、管理等专业

2、具有2年及以上高校、科研院所或相关领域的项目管理、科研助理或行政工作经验者。

3、具有较强的文案能力、沟通能力、办公技能

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。