小米风噪声学包性能开发工程师
任职要求
1、本科及以上学历，车辆、机械、材料、力学等相关专业；
2、8年以上主流车企整车风噪&声学包性能开发经验，可解决从性能目标设定及分解、数据校核、方案落实、试验验证中出现的相关问题；主导完成一款以上全新开发车型的风噪&声学包性能开发；
3、熟悉常用流体和声学包分析软件，可以分析阅读分析报告，并提出改进意见；
4、熟练使用NVH常用测试软件开展风噪&声学包测试和数据处理；；
5、思路清晰，具备较强的沟通协作能力，执行力及交付意识。工作职责
1、负责整车风噪&声学包性能开发，包括开发策略制定、计划管控、目标设定与分解、问题识别与解决、目标达成与交付； 2、负责前期数据检查和仿真报告分析，并推动问题整改； 3、负责制定声学包样件的系统零部件验证DVP，并与专业部门达成一致，监督供应商完成系统零部件插入损失、吸声量、吸声系数测试试验，对结果进行验收； 4、负责组织油泥模型风洞试验，确认造型改进样件的制作，组织开展油泥风洞试验，并推进问题整改； 5、负责声学包实车调校的试验策划及实施，对整车高频路噪、电驱高频噪声、风噪问题进行声学包方案的制定和推进实施； 6、负责组织整车风噪风洞试验，开展贡献量分析，推进问题整改； 7、负责开展道路风噪试验，核查不同阶段车辆风噪达标情况； 8、负责项目开发阶段、小批量阶段，售后提出的各类风噪&声学包问题的排查和问题解决。 9、负责协助确保产品后期风噪和声学包性能一致性； 10、负责整车风噪&声学包性能开发流程及标准规范建立、能力建设，及相关前瞻技术跟踪研究。
1. 负责验证码图形识别算法的研发与优化，包括但不限于字符识别、目标检测、图像分割等技术。 2. 研究并应对常见的验证码对抗技术（如扭曲、干扰线、噪声、动态背景等），提升识别准确率和鲁棒性。 3. 结合风控场景，设计反爬策略，识别和防御自动化工具（如爬虫、脚本）的攻击。 4. 跟踪业界前沿图形识别与反爬技术，持续优化现有模型和算法。 5. 与风控团队协作，输出技术方案并推动落地。 6. 研发视频动态验证码的OCR识别技术，包括视频帧提取、动态文字追踪、多帧融合等。 7. 针对视频中的干扰（如模糊、抖动、动态背景）优化OCR模型，提升识别准确率。 8. 研究并应对视频验证码的对抗技术（如闪烁文字、随机位移、颜色变换等）。 9. 结合时序分析技术（如LSTM、3D-CNN）处理视频流中的文字识别问题。 10. 与团队协作，将视频OCR技术集成到风控系统中，防御自动化攻击。
1、负责整车CFD性能目标制定，并完成风阻、升力、气动噪声、水管理等性能分析，提出优化建议并推动外造型等相关部门落实以达成性能目标 2、负责流体相关问题解析和解决，完善性能开发流程 3、负责完成风洞测试等相关实验
研究和开发先进的语音信号处理算法，包括但不限于：语音回声消除、噪声抑制、声纹降噪、麦克风阵列技术等。 组织和协调团队成员紧密合作，完成产品开发和技术创新。
【团队与岗位介绍】 1、本岗位将主导 金融行为序列大模型与多模态大语言模型在信贷业务中的应用； 2、 应用场景覆盖贷前、贷中、贷后全流程：包括准入评分、授信定价、欺诈识别、风险预警、智能催收等关键环节。 【岗位职责】 1、设计并实现金融行为序列大模型与多模态 LLM 的整体技术方案，形成可持续迭代的算法资产，在信贷风控业务场景落地； 2、建立统一的数据标准与特征工程体系，确保模型在高噪声、弱标签环境下的稳健性与可解释性。