Раскрой нового себя!
Лучшего себя

Разработка алгоритмов цифровой обработки сигналов для базовых станций сотовой связи с целью подавления нелинейных искажений, возникающих при передаче и усилении сигнала.

Разработка алгоритмов цифровой обработки сигналов для базовых станций сотовой связи с целью подавления нелинейных искажений, возникающих при передаче и усилении сигнала.

Разработка следующего поколения движка дополненной реальности Huwei AREngine. Разработка пространственных сенсоров и алгоритмов для взаимодействия в дополненной и виртуальной реальности.
Разработка систем взаимодействия в виртуальной реальности, создание фотореалистичных аватаров с применением систем искуственного интеллекта.

Разработка следующего поколения движка дополненной реальности Huwei AREngine. Разработка пространственных сенсоров и алгоритмов для взаимодействия в дополненной и виртуальной реальности.
Разработка систем взаимодействия в виртуальной реальности, создание фотореалистичных аватаров с применением систем искуственного интеллекта.

Разработка точных и стабильных алгоритмов автоматического баланса белого и цветовой коррекции с применением как методов машинного обучения, так и детерминированных моделей. Математический анализ процесса формирования и обработки цвета.

Разработка точных и стабильных алгоритмов автоматического баланса белого и цветовой коррекции с применением как методов машинного обучения, так и детерминированных моделей. Математический анализ процесса формирования и обработки цвета.

Исследования в области устранения избыточности данных. Разработка новых алгоритмов дедупликации и сжатия данных без потерь или улучшение существующих алгоритмов для достижения более высокого коэффициента сжатия данных. Исследование методов дедупликации блоков данных переменной длины для использования в системах хранения. Улучшение методов сжатия LZ класса и энтропийного кодирования (кодирование Хаффмана, FSE, арифметическое кодирование, PPM). Исследование возможностей использования искусственного интеллекта для сжатия данных без потерь. Оптимизиция новых или существующих алгоритмов для аппаратной платформы ARM.

Исследования в области устранения избыточности данных. Разработка новых алгоритмов дедупликации и сжатия данных без потерь или улучшение существующих алгоритмов для достижения более высокого коэффициента сжатия данных. Исследование методов дедупликации блоков данных переменной длины для использования в системах хранения. Улучшение методов сжатия LZ класса и энтропийного кодирования (кодирование Хаффмана, FSE, арифметическое кодирование, PPM). Исследование возможностей использования искусственного интеллекта для сжатия данных без потерь. Оптимизиция новых или существующих алгоритмов для аппаратной платформы ARM.

Сложные задачи для Видеонаблюдения и Камеры, требующие отличного знания современных технологий Компьютерного Зрения, базирующихся на сверточных нейросетях с использованием Глубокого Обучения. Желательна сильная математическая подготовка.

Сложные задачи для Видеонаблюдения и Камеры, требующие отличного знания современных технологий Компьютерного Зрения, базирующихся на сверточных нейросетях с использованием Глубокого Обучения. Желательна сильная математическая подготовка.

Разработка и оптимизация вычислений мат.библиотек под процессор Huawei Kunpeng. Оптимизация алгоритмов для высокопроизводительных вычислений.

Разработка и оптимизация вычислений мат.библиотек под процессор Huawei Kunpeng. Оптимизация алгоритмов для высокопроизводительных вычислений.

Автоматическое исправление программ на основе машинного обучения

Автоматическое исправление программ на основе машинного обучения

Разрабока fuzzing на основе машинного обучения и open-source инструмента libFuzzer (часть LLVM) для поиска ошибок и улучшения покрытия кода при тестировании.

Разрабока fuzzing на основе машинного обучения и open-source инструмента libFuzzer (часть LLVM) для поиска ошибок и улучшения покрытия кода при тестировании.

Авто-завершение кода для IDE на основе машинного обучения

Авто-завершение кода для IDE на основе машинного обучения

Бенчмарки языков, GC и RC для мобильных приложений

Бенчмарки языков, GC и RC для мобильных приложений

Разработка оптимизаций на уровне всей программы и с использованием профиля исполнения для мобильных операционных систем и приложений

Разработка оптимизаций на уровне всей программы и с использованием профиля исполнения для мобильных операционных систем и приложений

Игровые движки, алгоритмы 3D-графики / обработки изображений и видео в реальном времени, в том числе - AR/VR/трассировка лучей, поддержка OpenGL ES и Vulkan API и расширений, шейдерные языки, рализация различных кодеков, супер-разрешения и улучшений видео, методы совместной оптимизации ПО и CPU/GPU/NPU, семантического анализа видео и изображений - достаточно быть экпертом по одной из этих тем

Исследование и создание следующего поколения энергоэффективных алгоритмов 3D-графики и соответствующих инструментов разработки, поддержка новейших аппаратных функций для обеспечения Desktop-уровня 3D-графики в мобильных играх

Игровые движки, алгоритмы 3D-графики / обработки изображений и видео в реальном времени, в том числе - AR/VR/трассировка лучей, поддержка OpenGL ES и Vulkan API и расширений, шейдерные языки, рализация различных кодеков, супер-разрешения и улучшений видео, методы совместной оптимизации ПО и CPU/GPU/NPU, семантического анализа видео и изображений - достаточно быть экпертом по одной из этих тем

Исследование и создание следующего поколения энергоэффективных алгоритмов 3D-графики и соответствующих инструментов разработки, поддержка новейших аппаратных функций для обеспечения Desktop-уровня 3D-графики в мобильных играх

Корневые алгоритмы и компоненты операционных систем, разработка компиляторов (C/C++/Java/Kotlin/новый язык(!)), вирутальных машин, JIT-оптимизаций, продвинутых профилировщиков и отладчиков, технологий оптимизации на стыке аппаратуры и софта, систем верификации.

Проектирование и разработка новых операционных систем и соответствующих средств разработки и анализа приложений для мульти-форматных устройств в распределенном окружении (телефоны, планшеты, часы, телевизоры, авто, интерактивные панели, роботы и т.п.)

Корневые алгоритмы и компоненты операционных систем, разработка компиляторов (C/C++/Java/Kotlin/новый язык(!)), вирутальных машин, JIT-оптимизаций, продвинутых профилировщиков и отладчиков, технологий оптимизации на стыке аппаратуры и софта, систем верификации.

Проектирование и разработка новых операционных систем и соответствующих средств разработки и анализа приложений для мульти-форматных устройств в распределенном окружении (телефоны, планшеты, часы, телевизоры, авто, интерактивные панели, роботы и т.п.)

Разработка инновационных алгоритмов для систем беспроводной связи следующего поколения (базовые станции 5G), микроволновой (обратная связь 5G) и оптической (дальняя связь 400G) сети. Участие в разработке системной архитектуры радио и оптических передатчиков и приемников, оценка осуществимости, анализ рисков и трудностей.Разработка инновационных алгоритмов для систем беспроводной связи следующего поколения (базовые станции 5G), микроволновой (обратная связь 5G) и оптическая (дальняя связь 400G). Участие в разработке системной архитектуры радио и оптических передатчиков и приемников, оценка осуществимости, анализ рисков и трудностей.

Фокус на современные методы обработки сигналов в цифровой области, исправление несовершенства аналоговых устройств (усилители мощности, повышающие / понижающие преобразователи, локальные генераторы, пассивные интермодуляции, модуляторы Маха-Цендера, лазеры и фотодиоды).

Исследование и моделирование алгоритмов цифровой обработки сигналов, таких как адаптивная фильтрация, нелинейные предистотеры и эквалайзеры, коррекция I / Q, уменьшение PAPR, компенсация фазового шума и т. д.

Разработка инновационных алгоритмов для систем беспроводной связи следующего поколения (базовые станции 5G), микроволновой (обратная связь 5G) и оптической (дальняя связь 400G) сети. Участие в разработке системной архитектуры радио и оптических передатчиков и приемников, оценка осуществимости, анализ рисков и трудностей.Разработка инновационных алгоритмов для систем беспроводной связи следующего поколения (базовые станции 5G), микроволновой (обратная связь 5G) и оптическая (дальняя связь 400G). Участие в разработке системной архитектуры радио и оптических передатчиков и приемников, оценка осуществимости, анализ рисков и трудностей.

Фокус на современные методы обработки сигналов в цифровой области, исправление несовершенства аналоговых устройств (усилители мощности, повышающие / понижающие преобразователи, локальные генераторы, пассивные интермодуляции, модуляторы Маха-Цендера, лазеры и фотодиоды).

Исследование и моделирование алгоритмов цифровой обработки сигналов, таких как адаптивная фильтрация, нелинейные предистотеры и эквалайзеры, коррекция I / Q, уменьшение PAPR, компенсация фазового шума и т. д.

Лидерская позиция в команде, занимающейся разработкой системного программного обеспечения. Анализ и оптимизация производительности и размера памяти; разработка новых возможностей и оптимизаций в проприетарных и открытых инструментах разработки и других системных компонентах.

Лидерская позиция в команде, занимающейся разработкой системного программного обеспечения. Анализ и оптимизация производительности и размера памяти; разработка новых возможностей и оптимизаций в проприетарных и открытых инструментах разработки и других системных компонентах.

Инструменты и методы помогающие программистам повышать качество создаваемых продуктов, в том числе continuous integration, статический анализ, анализ во время выполнения, автоматизированное тестирование, управление артефактами, и автоматизация деплоймента.

Инструменты и методы помогающие программистам повышать качество создаваемых продуктов, в том числе continuous integration, статический анализ, анализ во время выполнения, автоматизированное тестирование, управление артефактами, и автоматизация деплоймента.

В докладе будет приведен обзор открытых математических задач глубокого машинного обучения и просуммирован опыт коллектива прикладных разработчиков в области создания промышленных систем компьютерного зрения с точки зрения составления списка открытых прикладных задач в данной области.

Реальный мир, за пределами традиционных границ, по своей сути является нелинейным. Дальнейшее развитие радио и оптических телекоммуникационных систем требует сложных подходов для уменьшения или компенсации нелинейных искажений устройств и каналов связи. В этой лекции мы рассмотрим типовые нелинейные алгоритмы ЦОС, такие как снижение пик-фактора (crest factor reduction - CFR), цифровое предискажение (digital predistortion - DPD) и нелинейную эквализацию (nonlinear equalization - NLE). Мы рассмотрим несколько примеров использования этих алгоритмов и продемонстрируем как их применение позволяет увеличить качество и эффективность работы систем связи, а также снизить их стоимость и энергопотребление. Дополнительно мы рассмотрим тесную связь этих алгоритмов с популярными сейчас машинным обучением и нейронными сетями.
Докладчик:
Павел Плотников, к.т.н. Ведущий инженер, Руководитель отдела Нелинейной обработки сигналов Московского R&D центра компании Huawei

Мы живем в быстро меняющемся мире и в следующее десятилетие станем еще более интегрированными с многочисленными устройствами вокруг нас, внутри нас и внутри нас. Но все эти устройства будут управляемы программным обеспечением, и наиболее важной частью программного обеспечения является системное программное обеспечение - скрытая часть «айсберга», которая фактически позволяет работать всему остальному - операционные системы, основные алгоритмы, сетевой стек, графические движки, средства разработки. В данном докладе будет представлено видение Huawei на такие технологии нового поколения, которые будут «управлять миром» в 2020-х годах.
Владимир Рубанов является главным техническим директором по разработке программного обеспечения в Российском научно-исследовательском институте Huawei и лидером лаборатории операционных систем. В прошлом он занимал руководящие должности в Росплатформе, Virtuozzo (Parallels Holding), РОСА («Российские операционные системы») и ИСП РАН (Институт Системного программирования РАН). Владимир с отличием закончил Московский физико-технический институт (магистр, средний балл 5.0).  Имеет более 50 научных публикаций, многократно выступал на ведущих международных конференциях. Кандидат физико-математических наук, имеет ученое звание доцента по ИТ-специальности.

Лекция будет посвящена одной из основных тенденций в сетях беспроводной связи 5G - Massive-MIMO. Практические проблемы систем Massive-MIMO появляются из-за роста пространственного разрешения в сетях беспроводной связи. В реальных системах связи существует множество ограничений, которые не позволяют реализовать весь потенциал massive-MIMO систем. В тоже время, системы беспроводной связи относятся к динамических системам, которые всегда работают на фоне разного рода шумов. Поэтому возможность адаптировать алгоритм под эти условия (динамика, шумы) важная составляющая таких систем. В лекции будут предприняты попытки определения источников ошибок и устойчивости беспроводной связи к этим ошибкам, а также рассмотрены способы минимизировать их влияние.
Спикер: Ляшев Владимир, руководитель лаборатории RTT в MRC.

В докладе будет приведен обзор открытых математических задач глубокого машинного обучения и просуммирован опыт коллектива прикладных разработчиков в области создания промышленных систем компьютерного зрения с точки зрения составления списка открытых прикладных задач в данной области.
Спикер: Иван Мазуренко, старший научный сотрудник лаборатории проблем теоретической кибернетики механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, руководитель лаборатории Интеллектуальных систем Московского исследовательского центра компании Huawei, Москва, Россия

В лекции будет дан обзор алгоритмов, позволяющих отвечать на вопросы.
В качестве источников информации может быть использована база знаний (knowledge-base question answering);
ресурсы, содержащие большое количество пар вопрос-ответ (ranking algorithms);
отдельный документ (reading comprehension);
и, наконец, вся Википедия, или любая другая большая коллекция текстов (open domain question answering).
Разберемся, какие есть достоинства и недостатки у каждого из подходов, и рассмотрим на примерах, как далеко продвинулся прогресс в этой области.
Ирина Пионтковская, Руководитель NLP команды в лаборатории "Ноев ковчег", Huawei RRI.

Разработка программного обеспечения сегодня и двадцать лет назад существенно отличаются: языки программирования стали проще, доступность открытого кода и его объемы возросли во много раз, среды разработки стали мощнее, появились методики и инструменты автоматизации программирования. Однако, мы еще очень далеко от цели. Мы, программисты, по-прежнему делаем ошибки, выпускаем некачественные продукты, и проваливаем большинство проектов (по мнение многих исследователей). В чем же дело и что может стать решением? Мы считаем, что искусственный интеллект может быть новым этапом в развитии индустрии ПО и сможет повысить качество выпускаемых решений. На лекции мы обсудим, как именно это может произойти и каковы наши шансы повлиять на этот тренд.
Егор Бугаенко, руководитель лаборатории системного программирования Московского исследовательского центра Huawei, автор нескольких книг по разработке ПО, в том числе Elegant Objects, об объектно-ориентированном программировании, автор нескольких популярных Java библиотек с открытым кодом, часто выступает на международных конференциях и активно борется за повышение качества работы программистов.

Разработка программного обеспечения сегодня и двадцать лет назад существенно отличаются: языки программирования стали проще, доступность открытого кода и его объемы возросли во много раз, среды разработки стали мощнее, появились методики и инструменты автоматизации программирования. Однако, мы еще очень далеко от цели. Мы, программисты, по-прежнему делаем ошибки, выпускаем некачественные продукты, и проваливаем большинство проектов (по мнение многих исследователей). В чем же дело и что может стать решением? Мы считаем, что искусственный интеллект может быть новым этапом в развитии индустрии ПО и сможет повысить качество выпускаемых решений. На лекции мы обсудим, как именно это может произойти и каковы наши шансы повлиять на этот тренд.
Егор Бугаенко, руководитель лаборатории системного программирования Московского исследовательского центра Huawei, автор нескольких книг по разработке ПО, в том числе Elegant Objects, об объектно-ориентированном программировании, автор нескольких популярных Java библиотек с открытым кодом, часто выступает на международных конференциях и активно борется за повышение качества работы программистов.

Стремительное увеличение объема больших данных и развитие компьютерных мощностей привело к прорыву в облачном машинном обучении (ML). Тем не менее, классическое машинное обучение предъявляет серьезные требования к компьютерной мощности, памяти и вычислительным ресурсам, делая невозожным их применение для многих устройств. Необходимы новые, более совершенные интеллектуальные устройства, которые требуют быстрого и надёжного управления по беспроводной сети. Меруан Дебба, директор Лаборатории математических алгоритмов Huawei в Париже, член Института инженеров электротехники и электроники и Всемирного Исследовательского Форума Беспроводной Связи.