小米顶尖应届-大模型应用开发工程师-汽车架构
任职要求
1、计算机科学、人工智能、车辆工程等； 2、对 SFT、PEFT、强化学习、prompt engineering、RAG、Agent等大模型相关技术有深入了解，在此领域有至少一年以上的工作经验； 3、对多模态技术有一定的了解，包括 ASR、TTS、视觉内容生成、端到端多模态大模型等； 4、具备良…
工作职责
1、应用包括大模型、Agent、多模态等在内的 AI 技术，推进汽车大数据的智能化应用落地； 2、与业务一起探索和发现 AI 技术的在汽车领域的前沿应用落地场景，针对性进行数据建设、模型训练、模型评估等，优化模型效果，实现效能提升。 3、探索AI技术在车端轻量化部署，优化推理速度。 【课题名称】 整车大模型应用开发 【课题内容】 本课题研究大模型在汽车上的应用，利用整车跨域数据结合大模型技术，推进整车智能化进步。
1. 高精度时序测量与建模技术：研发基于软硬件结合的混合测量架构，精准测量任务/中断执行时序和时间，同时设计任务/中断最大执行时间分析数学模型，构建任务/中断执行时序特征数据库； 2. 实时操作系统的编译代码优化与缓存命中率提升技术：旨在通过静态/动态分析、硬件协同等验证技术，增强多核系统中指令与数据缓存的可预测性，从而保障任务最坏执行时间分析的精确性与时序确定性； 3. 基于AI的多核调度优化引擎：通过建立多核任务/中断的数学模型，结合AI算法，创新性实现基于调度时序特征提取的调度优化机制，保证软件系统调度确定性；实时系统中缓存时序攻击的防御机制研究 ：通过硬件辅助、软件层干扰检测及调度算法优化，在多核系统中实现安全敏感代码的时间确定性保障； 4. 跨域时间敏感任务调度框架：针对车载多域控制器需求，实现基于以太网时钟同步的全局调度协调器。 【课题名称】 实时操作系统时间分析和优化 【课题内容】 本课题致力于解决嵌入式系统在复杂工况下面临的时序不确定难题，提升操作系统的实时性，保证系统内和跨系统交互的端到端的实时性能达标、稳定，让整车功能更精准的控制和响应。
1. 负责 高保真仿真场景重建算法和工具开发; 2. 负责 仿真场景数字孪生建设和仿真场景泛化能力建设; 3. 负责 仿真环境Mesh渲染优化、Mesh自动化补全算法开发; 4. 负责 3D资产/场景自动化导入仿真平台，物理属性自动识别工具开发。 【课题名称】 仿真场景高精细度重建 【课题内容】 针对机器人的操作和导航场景, 开发高保真的仿真场景重建算法和工具链, 具体包含: 1. 仿真场景视觉高保真重建 2. 仿真资产物理属性自动还原 3. 资产自动化导入仿真平台, 自动化补全Mesh 4. 仿真环境Mesh渲染优化
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