小米顶尖应届-高性能计算算法工程师-自动驾驶

1. 规控算法根据道路环境以及实时交通情况，决定和控制自动驾驶车辆如何行驶； 2. 高性能、高可靠性的规控算法架构设计与实现； 3. 高精度、高性能的计算几何与数值计算算法开发与优化； 4. 在行为预测、驾驶决策等方面通过机器学习算法提升自动驾驶车辆的能力和表现。 【课题名称】 L3自动驾驶关键技术研究-决策规划算法 【课题内容】 1. 规控算法根据道路环境以及实时交通情况，决定和控制自动驾驶车辆如何行驶； 2. 高性能、高可靠性的规控算法架构设计与实现； 3. 高精度、高性能的计算几何与数值计算算法开发与优化； 4. 在行为预测、驾驶决策等方面通过机器学习算法提升自动驾驶车辆的能力和表现。

1. 规控算法根据道路环境以及实时交通情况，决定和控制自动驾驶车辆如何行驶； 2. 高性能、高可靠性的规控算法架构设计与实现； 3. 高精度、高性能的计算几何与数值计算算法开发与优化； 4. 在行为预测、驾驶决策等方面通过机器学习算法提升自动驾驶车辆的能力和表现。 【课题名称】 L3自动驾驶关键技术研究-决策规划算法 【课题内容】 1. 规控算法根据道路环境以及实时交通情况，决定和控制自动驾驶车辆如何行驶； 2. 高性能、高可靠性的规控算法架构设计与实现； 3. 高精度、高性能的计算几何与数值计算算法开发与优化； 4. 在行为预测、驾驶决策等方面通过机器学习算法提升自动驾驶车辆的能力和表现。

1.负责研究和设计为自动驾驶场景打造的专用操作系统基础软件； 2.研究和攻克Linux内核优化、高性能通信、确定性调度、视频编解码、AI推理加速、故障诊断与恢复等方向的技术难点； 3.分析和优化自动驾驶系统集成过程中各种复杂的稳定性和性能问题，推动业务算法模块代码优化； 【课题名称】 自动驾驶操作系统的设计与研发 【课题内容】 探索和研发为自动驾驶场景打造的专用操作系统，提供实时性、确定性和安全性保障。

1.【低内存、低带宽】大模型低比特（1-3bit）量化创新算法； 2.【低内存、低带宽】端侧推理MoE或大参数量模型，解决占用大内存问题； 3.【高性能】端侧大模型高性能推理研究（比如：创新投机推理、硬件融合高性能计算、创新算法解决端侧prefill阶段的compute bound）。 【课题名称】 端侧大模型高性能推理计算 【课题内容】 研究大模型如何在端侧设备上（高通和自研F3芯片的算力、内存、带宽资源都严格约束，即使自研外挂的BW芯片也有内存强约束）进行高性能推理计算，同时保证模型算法效果满足业务需求、资源占用满足系统要求，有效解决云端大模型突出的隐私、成本问题。