小米顶尖应届-AI能耗优化算法工程师-AI实验室
任职要求
1. 计算机、自动化、能源动力、电气工程等相关方向博士；
2. 扎实的智能控制、深度学习理论基础，具备根据…工作职责
1. 聚焦AI+科技家电方向：负责空调、冰箱、洗衣机或生态链产品的AI算法设计，通过智能化实现产品在节能、保鲜、洗烘、质量等方面的效果提升； 2. 负责AI节能、智能诊断、个性化等算法问题的建模、设计与优化，前沿技术预研与应用； 3. 负责上述相关算法的端侧部署、测试，支持量产交付。
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。
1. 负责新型结构、功能及外观材料的研发、性能测试及量产可行性评估； 2. 结合AI算法开发或优化材料配方； 3. 跨学科技术整合，将材料特性与终端功能器件设计结合； 4. 参与AI终端的可靠性验证，确保材料在极端环境下的稳定性； 5. 标准化与专利布局参与制定材料性能评价标准，推动行业规范化发展；撰写技术专利，保护核心材料创新成果。 【课题名称】 AI材料研发 【课题内容】 聚焦AI+材料创新，涵盖结构材料、功能材料及外观材料与AI驱动的色彩/纹理设计等，通过AI算法加速材料性能预测与制造工艺优化，实现终端高性能、长续航与美学体验的协同突破。
1. 基于扬声器物理模型与反馈信号，设计并实现保护算法，包括温度估计、振膜位移限制、过载检测等模块； 2. 音质优化与协同：在保障保护功能的同时，注重音质表现。与音效算法团队配合，结合均衡（EQ）、动态压缩（DRC）、立体声扩展等音频算法，确保保护机制对音质影响最小； 3. 融合声学物理建模与AI技术，开发线性/非线性声学特性的混合驱动模型； 4. 设计物理约束的神经网络，实现声学系统的高效仿真与参数反演； 5. 构建多源声学数据与物理参数的关联性模型，支撑噪声控制、音频增强等场景需求； 6. 推动AI声学模型在硬件设备（如扬声器、麦克风）中的落地应用。 【课题名称】 音频AI算法研发 【课题内容】 1. 基于AI的智能音频功放保护算法研究与优化； 2. 负责开发基于深度学习的声学物理模型，重点解决声学系统中的线性与非线性特性建模问题； 3. 通过结合物理先验知识与数据驱动方法，推动音频处理、声学仿真、语音增强等领域的创新。
1. 探究Agentic AI的核心技术，包括但不限于规划、工具调用，多智能体协作等，进行前沿学术研究，并探索材料科学领域可能的应用方向； 2. 结合材料科学的研究方法，例如传统模拟仿真（DFT，MD，FEM等）、表征结果分析、以及实体实验室等，使用Agent驱动前述工具，发表有影响的研究工作； 3. 结合小米实际业务场景，面向产品优化Agentic AI驱动的材料研发技术，并进行实际应用落地。 【课题名称】 大模型智能体驱动材料设计研究 【课题内容】 建立领先的Agent驱动材料研发范式，驱动小米新材料高效研发与实际应用落地，为小米构建新材料技术与应用高地提供方法支撑。