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小米顶尖应届-自动驾驶算法优化工程师-汽车

校招全职地点:北京状态:招聘

任职要求


1.熟悉主流自动驾驶算法,熟悉CNN,Transformer以及优化架构原理;
2.有AutoML、模型量化,蒸馏等相关经验;
3.熟悉Python开发、算法和数据结构;
4.具备扎实的研发功底,有在相关领…
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工作职责


1.承担自动驾驶通用算法的前沿研发工作,运用算法-硬件协同设计、网络结构深度优化、训练流程加速、模型量化压缩等先进通用技术,为业务团队精心打造并提供高效的训练部署最优方案与实践经验,助力业务高效推进。
2.专注于模型轻量化结构的创新设计与性能雕琢,研发在效果、模型大小、计算量以及功耗等综合性能方面均位居业界前列的预训练模型,引领技术发展潮流。 
3.投入模型加速领域的研发,涵盖模型量化、模型压缩、模型剪枝、模型蒸馏、网络架构搜索与创新设计等关键方向,确保模型在效果与运行速度上达到最佳平衡,满足车端需求。
4.开展模型架构的深度探索,包括但不限于Scaling Law、MoE、Transformer、高效训推框架以及基座模型训练等前沿领域,开拓技术边界,为自动驾驶技术突破提供核心支持 。

【课题名称】
基础算法研发
【课题内容】
探索基础算法,为自驾模型升级、迭代,压缩算法迭代周期,提供基础算法和平台。
包括英文材料
自动驾驶+
算法+
Transformer+
Python+
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校招

1、负责数字化底盘架构车辆动力学核心技术的创新研究,包括但不限于:线控底盘(Brake-by-Wire/Steer-by-Wire)、智能悬架(主动/半主动)、轮毂电机扭矩矢量控制、自动驾驶与动力学协同控制等; 2、探索AI/ML在车辆状态参数估算、动态响应预测与实时控制中的应用(如强化学习控制算法); 3、研究新型车辆底盘架构(如轮边角模块等)对车辆动力学特性的挑战与解决方案; 4、与自动驾驶、电驱动系统、轻量化材料团队合作,优化整车动态性能(如舒适性、操纵稳定性、能量效率); 5、构建高精度车辆动力学仿真模型(多体动力学、高保真轮胎模型等),支持数字孪生与SIL/HIL等在环测试; 6、开发基于云平台的动力学参数标定与OTA更新技术; 7、跟踪产业界、学术界前沿技术进展,探索在数字化底盘领域相关车辆动力学相关业务场景上的应用落地路径,持续迭代优化。 【课题名称】数字化底盘动力学研发 【课题内容】本课题聚焦于数字化底盘系统中车辆动力学研发工作,通过构建高保真、多场景适用的数字化底盘汽车动力学特性预测分析模型,完成线控底盘子系统(主动悬架、线控转向、线控制动)的协同控制性能分析,并对线控底盘子系统特性提出技术要求。

更新于 2025-06-26上海
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前沿技术研究 1. 跟踪全球手机领域的前沿软件技术动态(如操作系统优化、基础软件优化、硬件协同创新、端侧AI系统优化等),分析技术趋势并输出研究报告; 2. 深入研究学术界顶会论文(如OSDI/SOSP/FAST/NSDI/SIGCOMM/ASPLOS/CGO/ICSE等),提炼可落地的技术方案,推动技术预研与创新。 竞争洞察与行业分析 1. 监测友商技术动态,评估其技术路线、专利布局及产品实现,为小米技术战略提供决策支持。 PoC概念验证开发 1. 对于高价值关键技术点的原型开发,完成算法优化、性能测试及可行性验证,推动创新成果向实际产品转化。 跨领域协同 1. 与OS、硬件、AI、自动驾驶等团队合作,探索手机与智能生态(IoT、汽车、机器人)的软件技术融合方案。 技术成果输出 1. 撰写高质量学术论文,申请技术专利,参与行业技术标准制定,提升小米在学术界和产业界的影响力。 【课题名称】 下一代操作系统研究 【课题内容】 1.前沿技术探索 a. 研究基础软件领域,如操作系统轻量化内核架构(如Unikernel混合部署模型)、编译器与AI融合优化(MLIR动态代码生成)、低损耗容错中间件等关键技术; b. 研究系统关键模块(调度系统/内存管理/驱动框架/协议栈)的创新机会,如形式化验证驱动的确定性高稳定协议栈。 2. PoC验证与落地转化 a. 针对高潜力方向(如编译时-运行时联合优化、异构资源池化调度),在原型系统完成技术可行性验证。

更新于 2025-06-26北京
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1. 基于历史数据构建自动驾驶问题数据库,设计场景标签体系与分类标准; 2. 研发多模态大模型驱动的自动驾驶问题归因算法; 3. 基于问题诊断结果,提出端到端模型优化训练改进建议。 【课题名称】 自动驾驶问题智能诊断(autotriage) 【课题内容】 1. 构建自动驾驶场景认知体系,将真实世界的问题场景标签化; 2. 设计自动驾驶问题的自动化归因机制,建立行业领先的问题分析范式。

更新于 2025-06-26武汉
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1. 参与研究与开发融合视觉与语言理解的端到端自动驾驶新范式; 2. 负责视觉语言大模型(VLA)相关算法的设计、实现与优化,提升模型的环境感知、决策规划能力; 3. 探索如何利用VLA增强自动驾驶系统的泛化能力及人机交互的自然性; 4. 参与相关数据集的构建、处理以及模型在真实场景中的部署与测试; 5. 跟踪VLA及相关领域(多模态学习、大模型等)的前沿技术动态; 6. 发表高水平论文至国际顶会顶刊,参加相关领域的国内外顶级学术会议。 【课题名称】 自动驾驶VLA大模型预研 【课题内容】 探索融合视觉语言行为大模型(VLA)至端到端自动驾驶的新范式,实现更强的自动驾驶泛化能力和更自然的交互方式。

更新于 2025-06-26北京