小米顶尖应届-AI天线工程师-手机
任职要求
1. 天线领域相关硕博毕业生； 2. 精通微波天线理论、仿真和实践； 3. 具备优秀的编程能力，熟练使用Python等语言，熟悉机器学习/GAN等AI相关理论； 4. 有AI与天线/算法相结合的研究开发经验，并在TOP期刊发表过相关论文； 5. 具备优秀的问题分析与解决能力，具备高度的自驱力及优异的创造力。
工作职责
基于机器学习/GAN等AI技术 1. 对天线方案设计进行突破性创新 a. 高集成高性能天线方案； b. 整机多天线最优布局； 2. 对天线器件算法等进行突破性创新 a. 通过AI对海量天线开关状态进行兼顾性能达标和贴合用户场景的自动化配置，提高用户体验； b. 在自研T系列信号增强芯片中，结合AI算法，在用户场景中自动配置最优天线参数，提高天线性能和用户体验。 【课题名称】 天线AI算法研发 【课题内容】 基于机器学习/GAN等AI技术，对天线方案设计、天线器件算法等进行突破性创新。
1. 围绕终端天线的关键开发活动，完成需求分析与效率瓶颈定位； 2. 通过算法与工具开发，构建自动化的全栈工具链，形成可标准化、可扩展的提效体系； 3. 建立数据反馈机制，监控分析过程数据，实现迭代优化和扩展应用； 4. 形成技术资产沉淀，标准化推广运作和内部培训。 【课题名称】 天线自动化调优与分析的提效平台优化和应用 【课题内容】 1. 构建一套覆盖天线设计、调优、分析的自动化工具链，解决传统人工操作效率低、经验依赖性强的问题，长期围绕AI提效的理念横向扩展； 2. 研究包括但不限于以下方向：FPC天线自动化调优、有源器件参数自动化配置、场测Log数据智能分析等； 3. 匹配业务开发流程，实现核心算法开发与端到端的自动化Demo（从参数生成到实测验证）； 4. 透过试点项目的运作，量化研发提效逻辑，实现地域特色能力扩圈； 5. 透过过程数据分析，挖掘潜在的深层次扩展应用，如识别设计边界，基础规律，数据间的隐含关联性等。
无线通信与人工智能融合设计，研究AI与天线调谐、非线性预失真、包络跟踪、前端干扰消除、非视距定位、场景感知、工程极简，软硬融合算法等无线通信领域的融合演进设计。 【课题名称】 5G通信性能提升/软硬拆解标准物理层预研 【课题内容】 1. 研究自研芯片 F3/ Fourier/Maxwell 5G物理层Modem算法，提升Modem通信性能，完成软硬技术详细拆解。 2. 研究物理层与硬件结合部分抗干扰算法，增强干扰消除，提升Modem性能。 3. 通过Modem软硬拆解，形成软硬拆解物理层标准。
无线通信与人工智能融合设计，研究AI与天线调谐、非线性预失真、包络跟踪、前端干扰消除等无线通信领域的融合演进设计。 【课题名称】 无线通信与人工智能融合设计（中射频方向） 【课题内容】 研究AI与天线调谐、非线性预失真、包络跟踪、前端干扰消除等无线通信领域的融合演进设计。
1. 研发下一代AI驱动的软件工程范式 - 构建面向移动端及嵌入式OS的智能编程系统，探索LLM在代码生成、架构设计、静态分析及测试用例生成等全流程的自治能力； - 研发智能编程辅助系统，实现需求文档→技术方案→代码实现→测试验证的端到端闭环开发。 2. 构建软件工程Agent体系架构 - 设计具有记忆、规划与工具调用能力的多智能体框架，实现复杂功能开发的自主决策与执行； - 开发基于强化学习的Agent协作机制，优化代码质量、构建成功率等核心指标。 3. 研发超大规模代码检索增强生成系统 - 设计高效的多粒度代码索引结构与语义检索框架，实现亿级代码片段的高精准召回与排序； - 研发代码知识库与LLM深度融合的混合检索技术，提升复杂项目上下文理解与跨文件依赖分析能力。 4. 微调和评估软件工程领域专用模型 - 针对IDE补全、对话等场景微调专用小参数大模型，提升代码生成率； - 评估大模型在特定软件工程领域的能力，针对具体研发场景选择适合的模型。 5. 前沿技术探索与专利布局 - 跟踪代码大模型、程序分析、AI软件工程等领域国际顶会（ICSE/PLDI/NeurIPS等）最新进展； - 主导技术创新点的专利撰写与学术论文产出。 【课题名称】 AI智能软件开发系统研究 【课题内容】 构建下一代AI驱动的智能软件开发系统 1. 面向移动端OS的智能编程系统； 2. 构建软件工程Agent系统； 3. 研发超大规模代码检索增强生成系统。