小米顶尖应届-大模型算法工程师（整车大数据与智能诊断方向）-汽车架构
任职要求
1、计算机科学、人工智能、自动化、车辆工程、数学统计等相关专业，博士优先（或具备同等研究能力与突出成果）； 2、具备大模型相关研究或工程实践：训练/微调与对齐、RAG、推理优化或 Agent 应用构建，能结合业务约束选择技术路线并落地； 3、编程与工程能力强：熟练 Python，熟悉 PyTorch/Transformers 等框架；具备…
工作职责
1、面向整车多业务域需求，依托云端车辆大数据完成整车关键零部件诊断、健康问题定义、数据分析、方案设计与落地交付； 2、结合大模型（含多模态/Agent 等）推动关键场景从 0 到 1：数据建设、训练/微调、评测与迭代闭环； 3、建设大模型工程化与体系化能力：训练与推理链路、评测体系、版本管理与稳定性保障，沉淀可复用组件与最佳实践； 4、推进车端/边缘侧轻量化部署与推理优化（压缩/加速/量化等），满足实时性、资源约束与可靠性要求； 5、参与跨团队协作与技术沉淀：推动里程碑交付，参与技术方案评审，输出内部分享、专利与技术文档。
1.负责动力电池、电控、电机、热管理等相关的前沿算法策略和解决方案开发； 2.负责AI相关算法和方案在云端或车端的部署与实现； 3.负责动力数据产品的AI智能改造或重构； 4. 负责AI前沿技术应用探索。 【课题名称】动力AI技术创新应用 【课题内容】新能源三电和热管理系统相关数据驱动和AI算法开发，融合研发、生产、运行、充电和售后等多域数据，建立需求预测-技术迭代-市场反馈的AI算法应用和产品研发
1、构建驾驶行为特征体系，基于车速、加速度、制动、转向、跟车、道路、环境、DMS和驾驶辅助状态等数据，形成可解释的驾驶行为画像； 2、研究高维车端时序数据表征学习方法，构建面向安全风险预测的时序模型； 3、建立驾驶行为与安全事件、能耗表现、整车健康状态之间的关联分析与因果推断框架； 4、研究人工驾驶、辅助驾驶、接管切换等人机协同场景下的风险识别模型； 5、推动模型在安全画像、安全分、风险预警、事故分析、健康管理等业务中的工程化落地； 6、沉淀可复用算法组件、技术文档、论文与专利。
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. 构建行业有影响力的各类智能体和研究对应学术前沿问题，训练业界效果领先的大模型智能体模型，并通过发表论文、开源、竞赛等，打造学术影响力； 2. 打造业界一流的通用大模型智能体解决方案，并落地小米核心业务。 【课题名称】 大模型智能体研究与应用 【课题内容】 构建行业有影响力的各类智能体和研究对应学术前沿问题，包括但不限于： 1. 研究通用任务AI Agent核心技术，包括但不限于规划、工具调用、多智能体等，并构建和开源业界有影响力的AI Agent模型和解决方案； 2. 研究GUI Agent相关核心技术，包括但不限于SFT、离线强化学习、在线强化学习等，并训练和开源业界有影响力的GUI Agent模型； 3. 研究强化学习算法全流程核心技术，包括但不限于算法优化，奖励函数设计、环境构建等，并基于强化学习构建和开源业界有影响力的推理大语言模型、GUI Agent模型、deep search模型等； 4. 研究RAGRAG全流程核心技术，包括但不限于音-视-文全模态理解与生成、端侧RAG等，并推动相关领域技术突破和业务落地。