小米顶尖应届-底盘动力工程师-整车

1. 研究驾乘人员动态舒适性、晕动与车辆动力学特征的关联性，建立对应的“人-车”耦合仿真模型； 2. 负责驾乘人员主观评价与典型道路特征、车辆动力学特征的聚类分析，分解出需要关注的道路场景和动力学工况； 3. 根据综合评价体系，指导各车型动力学性能的定义、软件控制逻辑构建，并负责动力学性能达成； 4. 跟踪前沿产业界、学术界技术进展，在汽车相关业务场景上应用落地，持续迭代优化。 【课题名称】驾乘人员动态舒适性与车辆动力学特征的关联性研究 【课题内容】本课题聚焦于驾乘人员动态舒适性与晕动症的机理研究，通过建立"人-车"耦合动力学仿真模型，揭示人体感知特性与车辆动力学特征之间的关联机制。基于主客观评价数据融合分析，运用聚类算法识别典型道路场景与关键动力学工况的映射关系，构建多维度的车辆动力学性能综合评价体系。该体系将指导不同车型的动力学性能参数定义及软件控制逻辑开发，确保底盘调校与感知需求的精准匹配。同时建立技术情报追踪机制，整合产业界和学术界最新研究成果，通过实车场景验证实现动力学性能模型的持续迭代优化，最终形成覆盖机理研究-评价体系-开发应用-技术升级的完整闭环，推动智能汽车动态舒适性技术的持续演进。

1. 调研全球OEM、供应商、高校在角模块方面的专利布局和潜在技术方案; 2. 建立一套具备前瞻性的针对角模块构型和控制软件设计/开发/测试/验证流程; 3. 以前瞻引领技术量产为目标，实现新构型、新技术的样车搭载，实车标定满足功能体验的设计要求，快速有效成熟支撑技术和设计的量产化输出。 【课题名称】角模块自研开发 【课题内容】未来15年，智能底盘关键技术和性能全面突破，产品衍化出新形态，驱制转悬高度集成的一体化新型行驶单元逐渐走向量产，支持多维空间的无人驾驶

1、负责数字底盘动力学核心技术的创新研究，包括但不限于：线控转向、智能悬架、分布式驱动、智能轮胎等技术领域； 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； 5、构建高精度车辆动力学仿真模型，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，探索数字化底盘领域相关的技术应用落地路径，持续迭代优化。 【课题名称】数字化底盘动力学开发 【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。

团队介绍： 高德地图机器学习研发部是公司AI核心技术引擎，聚焦多模态大模型、视频生成与理解、图像编辑与生成等前沿领域。团队深耕人工智能技术落地，支撑亿级用户产品，同时长期投入前沿探索，在NeurIPS/ICLR/CVPR/ACL等顶会发表多篇论文，多项成果入选“最有影响力论文”榜单。我们拥有海量数据与算力资源，鼓励创新突破，诚邀你与顶尖算法专家并肩，共同定义AI的未来！如果你渴望挑战多模态与生成式AI的技术巅峰，在视频、图像、大模型的交叉领域实现突破，欢迎加入我们！团队的github页面是：https://github.com/AMAP-ML/ 我们提供 • 参与亿级用户产品的AI核心算法研发，见证技术直接赋能业务； • 与学术大牛和工业界专家共事，持续提升技术视野； • 顶配算力资源+开放创新氛围，支持前沿探索与顶会论文发表。 具体职责包括但不限于： 1. 视频生成：负责视频生成技术的前沿技术的研究，对AIGC的diffusion和auto-regressive技术有深入了解，在T2I/AIGCT2V/I2V上面有一定的研究，图文对齐，长视频生成等有一定的研究，做好视频生成在高德业务（广告，POI详情页等）中的进行落地。 2. 视频理解：能够使用和优化多模态大模型对用户上传的视频进行质量理解，标签，densecaption，视频summary等生成，作用到视频的搜索，广告，推荐等业务的落地。 3. 世界模型： 参与世界模型的构建，能够使用最新的视频生成技术，3D技术等构建符合人类物理规律的统一的世界模型，在高德的业务进行落地。 4. 紧跟技术前沿和技术沉淀，形成顶会论文和专利。