小米顶尖应届-移动端AI性能工程师-MiClaw
校招全职地点:北京状态:招聘
任职要求
1. 深厚的移动端开发功底(C++/Rust 为佳,Obj-C/Swift/Kotlin 为主)。 2. 精通端侧模型量化技术(GGUF、EXL2、AWQ 等),能平衡模型精度与推理速度。 3. 理解 Tra…
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工作职责
1. 引擎调优:负责 Android/iOS、与云端 MiMo 或本地 ExecuTorch/ncnn 的底层接入与硬件加速(NPU/GPU/Metal)。 2. 效率突破:实现 Speculative Decoding (投机采样) 或 Prompt Caching,在手机端将 TTFT(首包延迟)降至极致。 3. 性能监控:建立全链路监控指标体系,关注 Tokens/sec、ITL (Token 间延迟) 以及 Agent 后台运行时的功耗曲线。 4. 资源调度:解决多 Agent 并发请求时的资源竞争问题,防止手机卡顿或发热降频。
包括英文材料
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
Rust+
https://www.youtube.com/watch?v=BpPEoZW5IiY
In this comprehensive Rust course for beginners, you will learn about the core concepts of the language and underlying mechanisms in theory.
https://www.youtube.com/watch?v=lzKeecy4OmQ
Full Rust 101 Crash Course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=rQ_J9WH6CGk
Objective-C+
[英文] Where X=Objective-C
https://learnxinyminutes.com/objective-c/
Objective-C is the main programming language used by Apple for the macOS and iOS operating systems and their respective frameworks, Cocoa and Cocoa Touch.
https://www.youtube.com/playlist?list=PL640F44F1C97BA581
Here is a list of all of my Objective C tutorials.
Swift+
[英文] A Swift Tour
https://docs.swift.org/swift-book/documentation/the-swift-programming-language/guidedtour/
Explore the features and syntax of Swift.
https://www.hackingwithswift.com/learn
Free Swift and iOS tutorials
https://www.youtube.com/watch?v=8Xg7E9shq0U
Learn the Swift programming language in this full tutorial for beginners.
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校招
1、负责6G 无线AI方案设计,开展6G 无线AI算法研究; 2、进行算法仿真和仿真工作; 3、撰写 6G无线AI相关专利与技术提案,向 RAN1 等推动技术标准制定。
更新于 2026-07-08北京
校招
1、6G无线通信技术研究:进行6G移动通信新特性如大规模天线、天地一体、通感一体、无线AI等技术的研究,包括解决方案设计,知识产权保护等; 2、6G仿真平台和原型机开发:通过链路级仿真、系统级仿真、原型机开发等手段验证6G研究成果的有效性和可行性; 3、6G无线通信标准推动:参加国际和国内的6G标准制定和讨论,包括3GPP,IMT2030,ITU-R等国内外标准组织,进行提案撰写,标准化参会讨论等工作,推动6G研究成果被3GPP标准采纳。
更新于 2026-07-08北京
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1. AI+EDA工具链整合:调研并集成主流EDA工具(Cadence/Synopsys)与AI Agent框架,搭建自动化仿真-优化闭环流程; 2.电路自动优化设计:针对LDO、DCO、ADC/DAC等模拟IP,开发参数自动扫描、性能指标自动评估与优化算法,实现设计收敛效率提升; 3.知识库建设:将设计评审、仿真数据、流片经验、测试结果等结构化沉淀,构建可检索、可复用的设计知识库; 4.方法学探索:跟踪AI辅助电路设计前沿(LLM for EDA、生成式设计等),输出方法论与工具原型; 5. 跨团队协作:与设计、验证、测试团队协同,推动AI工具在实际项目中落地验证。
更新于 2026-07-13上海