小米端到端大模型算法工程师

1. 负责行车端到端模型开发与部署； 2. 负责Learning based planning模型开发与部署； 3. 负责支撑模型训练的数据闭环构建；

1、探索和打造下一代 AI 驱动的广告生成、推荐与竞价系统。致力于将 AIGC、大语言模型（LLM）、多模态大模型（MLLM）、博弈论以及强化学习（RL）等前沿技术，应用于业务的各个核心环节，提升平台商业效率与用户体验。 2、参与端到端大模型应用系统的设计与落地，涵盖模型训练、算法优化、系统部署及业务集成； 3、深入研究大模型在广告创意生成、广告推荐、机制设计、用户建模、Query建模、智能竞价等领域的创新应用； 4、与业务、产品、系统、平台等多团队紧密合作，在真实超大规模数据和复杂业务场景中打磨技术； 5、持续跟进行业前沿技术，探索具备商业价值与学术创新的解决方案，推动技术落地与规模化应用。

-参与端到端语音语言大模型和文本可控语音合成大模型的研发工作； -研究跨模态数据表征方法、高质量数据萃取方法、高效算法算力融合的创新算法，探索跨模态端到端大模型的前瞻技术和趋势； -支持大模型平台化及规模化创新应用落地。

1. 预测及端到端模型的选型、设计、训练和优化，并在车端SoC上部署，达到效率和一致性等要求； 2. 构建数据标注和评测流程，与工具链部门共同实现目标数据的挖掘及清洗，并基于模型表现对数据进行调整、配比等操作； 3. 运用深度学习、强化学习等技术，优化模型结构等，提高模型在复杂场景下的效果； 4. 利用数据增广、迁移学习和对比学习等方法，提升数据利用效率，优化模型泛化能力。