小米自动驾驶车载系统研发实习生
任职要求
1、本科及以上学历，计算机科学或相关专业，良好的英语读写能力； 2、熟练掌握C/C++编程语言，有出色的软件架构能力和编码能力，追求工程卓越； 3、对操作系统、计算机体系架构、计算机网络、设计模式有深刻理解； 4、熟练掌握Linux系统下的多线程编程和网络编程； 5、实…
工作职责
1、参与自动驾驶车端软件系统的研发和测试，包括车载中间件、数据闭环、系统工具等； 2、参与车载系统的开发和验证，协助自动驾驶算法的量产落地； 3、参与分析和优化自动驾驶系统的各种复杂的稳定性问题和性能问题。
1. 算法研发：聚焦自动驾驶、车载或机器人领域的算法和模型研发，不限于世界模型、视频生成模型、多模态大模型和VLA模型。 2. 业务落地：负责车载和自动驾驶业务的研究、设计、开发和优化工作。参与项目的需求分析、设计评审和代码评审。跟踪和研究领域的前沿技术和趋势，为项目提供技术支持。
我们正在寻找对世界模型与端到端自动驾驶技术充满热情的算法实习生，加入我们的前沿技术研发团队。您将专注于端到端自动驾驶算法的研发，推动其在智能驾驶中的落地应用，为用户提供更安全、更高效的出行体验。 主要职责 1、世界模型与建图研发：开发基于多传感器融合的世界模型，实现高精度地图构建与动态场景理解。 2研究基于NeRF、3DGS等技术的三维场景表示方法，提升地图生成的效率与精度。探索语义地图构建技术，结合深度学习实现道路、车道线、交通标志等元素的自动标注与更新。 3、端到端自动驾驶算法研发：研究端到端自动驾驶算法，结合强化学习、模仿学习等技术，实现从感知到决策的全流程优化。开发基于Transformer架构的多模态融合模型，提升自动驾驶系统的鲁棒性。 4、优化端到端模型的推理速度与计算效率，支持实时决策与控制。模型优化与性能提升：针对自动驾驶场景，优化模型的推理速度和资源占用，确保高性能与低延迟。 5、探索适合大模型的压缩与加速技术（如量化、剪枝、知识蒸馏），适配车载硬件平台。 6、前沿技术探索：持续跟踪世界模型、端到端自动驾驶、具身智能等领域的最新技术趋势。提出创新性解决方案，结合业务需求推动技术突破。
作为动力大数据开发分析实习生，你将有机会参与到动力系统的数据采集、清洗、分析和建模工作中，协助团队挖掘数据背后的规律，为动力系统的优化提供数据支持。 1. 数据采集与清洗：协助团队完成动力系统相关数据的采集、清洗与预处理工作，确保数据质量； 2. 数据分析与建模：基于动力系统数据，进行数据分析和建模，挖掘数据背后的规律，为动力系统优化提供支持； 3. 数据可视化：利用可视化工具（如Tableau、Power BI等）制作数据报告，直观展示分析结果； 4. 算法开发与优化：参与动力系统相关算法的开发与优化，提升数据分析的准确性和效率； 5. 团队协作：与研发、测试等团队紧密合作，确保数据分析结果能够有效支持产品开发与优化； 6. 文档撰写：整理分析过程与结果，撰写技术文档与报告。
1、负责深度学习模型在车载平台上加速和调优，设计基于GPU的高性能算法基础库，支持下游各个算法研发； 2、负责自动驾驶系统的核心算法的实现，配合算法研究员完成算法的落地与部署工作，并在代码与指令集层面优化算法运行效率。