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小米
AI算法工程师-汽车专项-实习
立即应聘

AI算法工程师-汽车专项-实习

发布于 大约 12 小时前

实习/见习

南京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
深度学习
PyTorch
计算机视觉
TensorFlow
模型部署
TensorRT
ONNX

AI 估算 · 5k–7k

实习岗位薪资中等,小米大厂平台加成,AI算法方向技术门槛高,南京生活成本适中

职位详情

关于这个职位

这是一个小米公司的AI算法工程师实习岗位,专注于汽车智能应用

你将参与视觉检测模型开发与优化,涵盖警示灯识别、火灾检测等任务,并负责模型部署与性能调优
适合想在AI落地场景积累经验、偏好大厂平台的硕士生

最低要求

计算机、自动化、人工智能、数学/统计等相关专业,硕士及以上学历

基础扎实(数据结构与算法、线性代数、概率统计等)
编程与工程能力强:熟练掌握 C/C++、Python、MATLAB、SQL 等至少一项
具备良好的工程化意识与编码习惯
熟悉机器学习/深度学习完整流程:能独立完成数据处理、训练调参、评估与问题定位
掌握 PyTorch/TensorFlow 等至少一种框架
具备良好的沟通协作与自驱学习能力,能与产品、数据、平台与车端团队高效协作,推动算法从验证到上线的闭环落地
热爱技术,做事严谨,结果导向,能够在多任务与不确定性中保持交付质量与稳定节奏

工作职责

参与汽车智能应用相关算法方案设计、数据分析与迭代优化

负责算法工程落地,推理链路实现、模块集成、性能调优、联调定位、训练评估与效果提升
AI视觉模型开发与优化:基于主流算法,开发并优化针对实验室场景的视觉检测模型,确保满足实时、可靠的检测需求
内容涵盖警示灯识别、电压数值识别与读取、火灾检测、人员安全行为识别等任务
模型部署与性能优化:基于TensorRT、OpenVINO、ONNX等工具链,对训练完成的模型进行性能优化
独立完成模型部署接入与效果验证,保障模型在实际场景中稳定高效运行
技术对接与功能落地:配合研发团队完成模型与系统的接口封装、异常处理及联调测试等,确保AI模型功能与系统整体顺畅衔接,构建低延迟、高稳定性的实时检测系统

优先资格

有高质量开源/竞赛/论文或可复现的工程作品者优先

有端侧部署优化经验(如 ONNX/TensorRT、量化/裁剪/加速、性能profiling)者优先
了解或使用过 AutoML/超参搜索工具者加分
具备大数据处理/特征生产经验(Spark/Flink/Hive 等)者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 小米作为跨国大厂,平台大、资源多,实习经历含金量高
  • 涉及汽车智能应用,行业处于高速增长期,技术前沿
  • 有机会接触完整的AI模型开发到部署流程,技能积累全面
  • 需要同时掌握模型训练和部署优化,技术栈较广,学习曲线陡峭
  • 适合对AI算法和汽车智能化有强烈兴趣、动手能力强、希望在大厂积累实战经验的硕士在校生

缺点 / 挑战

  • 南京生活成本相对一线城市较低,实习期间压力较小
  • 实习岗位竞争激烈,需具备扎实的算法和编程基础,面试难度较高
  • 项目涉及实时性要求高的视觉检测,技术挑战大,可能需要加班赶进度

角色解读

  • 实习表现优异可转正,成为小米AI算法工程师,深入汽车智能化领域
  • 积累端侧部署和性能优化经验,向AI系统架构方向或算法专家方向发展
  • 接触小米汽车业务,未来可转向自动驾驶、车联网等前沿方向
  • 参与汽车智能应用算法方案设计,包括数据分析和模型迭代优化
  • 负责AI视觉模型的开发与优化,例如警示灯识别、火灾检测等实时检测任务
  • 完成模型部署与性能调优,使用TensorRT、ONNX等工具链确保模型稳定高效运行
  • 与研发团队协作进行接口封装和联调测试,构建低延迟检测系统
  • 扎实的编程基础,精通C/C++、Python等至少一种语言,具备良好的工程化习惯
  • 熟悉机器学习/深度学习全流程,掌握PyTorch或TensorFlow框架
  • 了解模型部署优化技术,如ONNX、TensorRT、量化裁剪等
  • 具备优秀的沟通协作能力和自驱学习能力,能推动算法落地

申请策略

  • 提前了解小米汽车战略和智能驾驶技术布局,在面试中展现热情
  • 可附上项目展示视频或Demo,直观体现模型效果
  • 突出与计算机视觉、模型部署相关的项目或竞赛经历,尤其是使用PyTorch/TensorRT的经验
  • 强调工程化能力,如代码重构、性能调优案例,可用GitHub链接展示
  • 如有高质量论文或开源贡献,务必醒目列出
  • 重点描述数据处理、训练调参、模型评估等全流程经验
  • 加强C++和Python编程能力,熟悉Linux环境下开发
  • 学习TensorRT、ONNX等部署工具,尝试在边缘设备上运行模型

面试指南

  • 使用STAR法则(情境-任务-行动-结果)结构化描述项目经历,突出技术难点和解决思路
  • 回答技术问题时,先阐述理论基础,再结合实践案例说明具体操作和遇到的坑
  • 对于开放性问题,展示逻辑思维和系统分析能力,例如从数据、模型、硬件多维度考虑
  • 请介绍一个你做过的最有挑战的计算机视觉项目,包括数据标注、模型选择、调优和部署细节
  • 如何将PyTorch模型转换为ONNX格式并优化推理速度?遇到过哪些问题?
  • 对于实时检测任务,你会如何平衡模型精度与延迟?
  • 谈谈你对自动驾驶中视觉感知的理解,以及AI算法面临的挑战
  • 如果模型在部署后出现性能下降,你如何排查和解决?

匹配度报告

69
综合匹配度

大厂AI算法实习,前沿技术栈,强成长性,薪资一般,现场办公。

适合人群
适合追求技术成长、希望在AI汽车领域积累前沿经验的硕士生,对短期薪资要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利55
成长发展92
工作生活60
使命价值70

薪资福利匹配

55较低

实习薪资中等,小米品牌有附加值,但实习通常没有正式员工福利,补偿性满足一般。

薪资信号未披露(AI估算:4K-6K/月)

成长发展匹配

92较高

岗位涉及前沿AI算法与汽车智能化,技术栈新,成长空间大,能积累模型部署实战经验。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、Python、PyTorch、TensorFlow、ONNX、TensorRT、OpenVINO、AutoML、Spark、Flink、Hive
业务类型profit_center

工作生活匹配

60中等

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

汽车智能化是高速增长领域,对社会交通安全和效率有积极影响,但作为实习生贡献有限。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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