哈啰硬件研发（产品）质量专家-A项目

1. 面向 AI 业务的网络架构设计与演进 ○ 负责支持大规模 AI 训练/推理集群的网络架构规划与方案设计，覆盖 AI access 网络、frontend 网络、AI scale up 网络等关键环节。 ○ 结合业务场景识别网络接入、流量调度、数据分发链路中的性能和可靠性瓶颈，提出系统级优化方案。 2. 高性能多路径传输与 RDMA 方向创新 ○ 深入调研业界前沿应用层多路径传输、RDMA 及相关协议栈优化技术，系统性分析其优缺点与适用场景。 ○ 基于阿里云大规模生产环境，设计并落地面向 AI 流量的多路径传输优化机制，实现端到端的高带宽、低时延和高稳定性。 3. 网络系统研发与产品化落地 ○ 将整体技术方案拆解为可实施的技术点，完成可行性分析、技术规范制定与验收标准设计。 ○ 主导关键模块的架构设计与核心代码开发，构建可快速迭代的原型系统，验证技术路线。 ○ 在验证基础上持续进行性能优化与工程化改造，推动方案产品化落地，并支撑大规模部署和运营。 4. 稳定性与性能优化 ○ 制定并实施面向超大规模集群的稳定性保障策略，从架构设计、协议栈实现、流控/调度策略等多层面建设高可用能力。 ○ 在真实业务环境中开展端到端性能剖析与容量规划，识别热点与瓶颈，落地针对性优化措施，保障高负载下的稳定性能表现。 5. 数智一体的网络分析与智能运维 ○ 利用大数据与大语言模型，设计并研发超大规模网络分析与智能运维系统，提升网络研发、运营、运维、测试效率。 ○ 探索 AI for Network 的创新场景，如异常检测、故障根因定位、智能调度策略优化等。 6. 学术前沿跟踪与技术影响力建设 ○ 持续跟踪计算机网络、AI infra、可编程网络硬件等领域的前沿研究与产业趋势，并评估其在阿里云场景中的落地价值。 ○ 鼓励/支持在 SIGCOMM、NSDI、ATC 等顶会发表论文或输出技术分享，增强团队和个人在业界的技术影响力。

1、负责摄像头模组特性，完成图像效果参数调优，确保色彩还原、降噪、锐化、动态范围等核心指标达到产品定义要求； 2、针对不同场景（如人像、逆光、夜景等）进行画质调试，优化HDR、多帧合成、AI场景识别等功能的实际表现； 3、熟悉图像质量体系（客观测试+主观评价），分析测试数据（如MTF、SNR、色彩误差等），定位画质问题并提出解决方案； 4、跟踪行业技术趋势（如计算摄影、AI影像算法、多摄融合技术），参与新硬件平台（如Sensor、ISP芯片）的技术预研和效果调优，推动技术方案落地量产； 5、结合用户使用习惯，优化拍摄流程的体验流畅度（如对焦速度、预览帧率），提升极端场景（高动态、低照度）下的成像稳定性。

1、负责摄像头模组特性，完成图像效果参数调优，确保色彩还原、降噪、锐化、动态范围等核心指标达到产品定义要求； 2、针对不同场景（如人像、逆光、夜景等）进行画质调试，优化HDR、多帧合成、AI场景识别等功能的实际表现； 3、熟悉图像质量体系（客观测试+主观评价），分析测试数据（如MTF、SNR、色彩误差等），定位画质问题并提出解决方案； 4、跟踪行业技术趋势（如计算摄影、AI影像算法、多摄融合技术），参与新硬件平台（如Sensor、ISP芯片）的技术预研和效果调优，推动技术方案落地量产； 5、结合用户使用习惯，优化拍摄流程的体验流畅度（如对焦速度、预览帧率），提升极端场景（高动态、低照度）下的成像稳定性。

1、负责摄像头模组特性，完成图像效果参数调优，确保色彩还原、降噪、锐化、动态范围等核心指标达到产品定义要求； 2、针对不同场景（如人像、逆光、夜景等）进行画质调试，优化HDR、多帧合成、AI场景识别等功能的实际表现； 3、熟悉图像质量体系（客观测试+主观评价），分析测试数据（如MTF、SNR、色彩误差等），定位画质问题并提出解决方案； 4、跟踪行业技术趋势（如计算摄影、AI影像算法、多摄融合技术），参与新硬件平台（如Sensor、ISP芯片）的技术预研和效果调优，推动技术方案落地量产； 5、结合用户使用习惯，优化拍摄流程的体验流畅度（如对焦速度、预览帧率），提升极端场景（高动态、低照度）下的成像稳定性。