小米高阶算法工程师
任职要求
1. 具有 5 年以上推荐算法相关工作经验，成功主导或参与过至少一个大型推荐系统项目的全生命周期开发，能够独立承担复杂模块的设计和实现，并对项目的整体性能和效果负责。 2. 熟悉召回、排序、重排等推荐系统关键模块，具备多目标优化、冷启动、多样性调控等实战经验； 3. 熟练掌握业内常见的深度学习模型的理论基础和实践应用，熟悉常见的深度学习框架（如 TensorFlow、Keras 等），能够熟练运用这些技术解决实际的推荐系统问题，具有丰富的模型设计…
工作职责
1. 负责小米信息流场景（图文、短视频）的个性化推荐算法研发，提升推荐效果和用户体验； 2. 深入理解业务场景和数据，设计和优化多目标排序模型，提升内容分发的精准度、多样性和生态健康度； 3. 推进召回、粗排、精排、混排等环节的算法迭代，探索深度学习、强化学习、多任务学习等前沿技术在推荐系统中的应用； 4. 构建和优化大规模特征工程、在线服务架构，保障高并发场景下的系统稳定性和效率； 5. 与产品、运营、数据团队紧密协作，通过数据分析、AB实验等方式驱动业务增长； 6. 跟踪业界最新技术动态，打造一流推荐系统
负责AEB/AES等主动安全功能算法设计与实现 负责实车调试与标定，满足法规要求 基于大量路测数据，对算法进行迭代优化
职责描述： 1. 负责自动驾驶端到端AEB/AES模型的研发； 2. 负责模型实车验证，性能评估； 3. 负责与大数据、模型量化、模型部署、测试团队的技术沟通。
公司介绍： 文远知行（WeRide）成立于 2017 年，是全球领先的 L4 级自动驾驶科技公司，致力于“以无人驾驶改变人类出行”，已在全球超过 25 个城市开展自动驾驶研发、测试及运营，累积自动驾驶里程超1600万公里，应用场景覆盖智慧出行、智慧货运和智慧环卫，形成自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车、高阶智能驾驶等五大产品矩阵，提供网约车、随需公交、同城货运、智能环卫、高阶智能驾驶解决方案等多种服务。 凭借“1个平台+3大场景+5大产品”的多元商业化战略，文远知行商业营收居同类自动驾驶企业之首，已与多家全球顶级主机厂和一级供应商达成战略合作伙伴关系，包括雷诺日产三菱联盟、宇通集团、博世、广汽集团等，不断为人类出行提供更多新选择。 文远知行目前的团队既有来自谷歌、微软、亚马逊、苹果、百度、滴滴的高阶工程师，也不乏刚从顶尖高校毕业的青年才俊。来到我们当中，你会发现这是一个专业、专注、有趣、有料的队伍。大家为了一个激动人心而富有挑战的目标走到一起，互相激励、脑力碰撞，为实现产品落地、创造社会价值、推进行业技术而努力。 对有抱负的工程师，还有什么比这更有意义的呢？我们虚位以待，真诚期待技术过硬、志趣相投的小伙伴加入我们！ 更多信息请访问：http://www.weride.ai，或关注官方微信号：文远知行WeRide PNC组介绍： 在自动驾驶系统中，决策规划与控制可以类比为人类的大脑与神经。确保“大脑与神经”正确高效地“思考”和安全舒适地“执行”，是一个优秀的规划与控制组的职责所在。规划控制团队分为决策团队、规划团队和控制团队。决策规划部门的主要目的是在复杂的无人驾驶环境中找到安全的行驶方案，例如通过人类驾驶的数据分析何时进行变道，对前方车辆是跟随还是绕行。决策规划部分还要从路上的真实数据中学习人类驾驶的共识，比如道路拥堵时到底什么时候能变道，后车要怎么表达出它是否让行，进而思考如何把这种共识应用到具体算法中。此外，决策规划要能将不同的未来收敛到当选确定的行为中。控制部分则是负责将上述的行为严格地执行到车辆上。 · 负责自动驾驶车辆控制算法的开发、实现和测试工作； · 与其他开发人员完成系统集成和调试工作。
公司介绍： 文远知行（WeRide）成立于 2017 年，是全球领先的 L4 级自动驾驶科技公司，致力于“以无人驾驶改变人类出行”，已在全球超过 25 个城市开展自动驾驶研发、测试及运营，累积自动驾驶里程超1600万公里，应用场景覆盖智慧出行、智慧货运和智慧环卫，形成自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车、高阶智能驾驶等五大产品矩阵，提供网约车、随需公交、同城货运、智能环卫、高阶智能驾驶解决方案等多种服务。 凭借“1个平台+3大场景+5大产品”的多元商业化战略，文远知行商业营收居同类自动驾驶企业之首，已与多家全球顶级主机厂和一级供应商达成战略合作伙伴关系，包括雷诺日产三菱联盟、宇通集团、博世、广汽集团等，不断为人类出行提供更多新选择。 文远知行目前的团队既有来自谷歌、微软、亚马逊、苹果、百度、滴滴的高阶工程师，也不乏刚从顶尖高校毕业的青年才俊。来到我们当中，你会发现这是一个专业、专注、有趣、有料的队伍。大家为了一个激动人心而富有挑战的目标走到一起，互相激励、脑力碰撞，为实现产品落地、创造社会价值、推进行业技术而努力。 对有抱负的工程师，还有什么比这更有意义的呢？我们虚位以待，真诚期待技术过硬、志趣相投的小伙伴加入我们！ 更多信息请访问：http://www.weride.ai，或关注官方微信号：文远知行WeRide PNC组介绍： 在自动驾驶系统中，决策规划与控制可以类比为人类的大脑与神经。确保“大脑与神经”正确高效地“思考”和安全舒适地“执行”，是一个优秀的规划与控制组的职责所在。规划控制团队分为决策团队、规划团队和控制团队。决策规划部门的主要目的是在复杂的无人驾驶环境中找到安全的行驶方案，例如通过人类驾驶的数据分析何时进行变道，对前方车辆是跟随还是绕行。决策规划部分还要从路上的真实数据中学习人类驾驶的共识，比如道路拥堵时到底什么时候能变道，后车要怎么表达出它是否让行，进而思考如何把这种共识应用到具体算法中。此外，决策规划要能将不同的未来收敛到当选确定的行为中。控制部分则是负责将上述的行为严格地执行到车辆上。 负责无人驾驶决策模块设计和实现，应对无人驾驶中各种最有挑战性的场景 · 拥挤的道路上无人车如何变道，如何主动创造变道环境（如加速变道），如何准确的判断旁边车辆的意图，如何和其他车辆 negotiate 来迫使他人为你让出变道环境 · 处理各种合理或不合理的行为场景，如电动车逆行，左右摇晃的自行车，道路上乱串的行人 · 应对不合交规但是又非常频繁的场景：旁边车道车辆突然变道抢占路权，连续实线变道等 · 拥挤高速公路 merge 等对人类司机都很困难的决策 · 各种交通标志控制下的无人车行为决策：如无保护路口如何通过、人行道行为逻辑，施工区域的通过逻辑等