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

1、构建安全事件知识图谱，建立车辆-事件-驾驶行为-零部件-软件版本-环境场景-处置结果的关系模型； 2、研究多源异构安全数据的实体对齐、关系推理和动态图谱更新方法； 3、研发因果发现算法，从观测数据中自动发现安全事件的因果结构； 4、研究小样本学习和可解释AI方法，支撑稀有安全事件的归因和证据链展示； 5、推动模型在事故分析、群体风险识别、安全治理场景中的工程化落地； 6、沉淀可复用算法组件、技术文档、论文与专利。

1、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、负责大模型在内的各类算法的移动端部署与优化； 2、负责移动端深度学习框架开发及算子优化； 3、不断挖掘移动芯片算力潜能，改良模型结构，实现业界领先的算法执行效能； 4、撰写相关论文，专利。

参与大语言模型的核心技术研发，包括但不限于： 1、预训练优化（数据合成、长上下文建模、训练动力、scaling laws分析）； 2、后训练技术（强化学习、奖励模型、推理能力提升）； 3、代码生成与理解（自动化数据构建、运行反馈优化）； 4、模型架构创新（MoE、高效推理、稳定性优化）； 5、 探索AI Agent、长序列推理、在线学习等新兴方向。