小米
AI算法工程师-汽车专项-实习
AI算法工程师-汽车专项-实习
发布于 大约 3 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
研究与开发 (研发)
机器学习
深度学习
PyTorch
计算机视觉
TensorFlow
TensorRT
ONNX
AI 估算 · 4k–6k
实习岗位，小米大厂，南京地区硕士实习生薪资水平约4000-6000元/月。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向汽车智能应用的AI算法实习岗位，你将参与视觉模型开发与部署优化，涉及警示灯识别、电压读取等任务
工作内容包括算法设计、工程落地、性能调优等，适合热爱技术且具备扎实编程基础的同学
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
热爱技术，做事严谨，结果导向
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
- 小米作为行业巨头，品牌背书强，实习经历含金量高
- 涉及汽车智能应用和AI视觉，赛道前景广阔
- 能够接触从算法开发到工程部署的完整流程，技能积累全面
- 实习期需要快速学习和上手，任务有一定技术深度
- 多任务并行，需在不确定性中保证交付质量
- 适合有较强编程和算法基础、对AI视觉和工程落地感兴趣、希望在头部公司积累实战经验的硕士及以上在校生
缺点 / 挑战
- 对编程和算法基础要求较高，需要扎实的功底
角色解读
- 从实习转正为正式AI算法工程师，深入汽车智能领域
- 向高级算法工程师或技术专家方向发展，积累端侧部署和性能优化经验
- 未来可转向AI架构师或技术管理岗位，带领团队开发复杂系统
- 设计并优化汽车智能应用的AI算法，如视觉检测模型，涵盖警示灯识别、电压读取等任务
- 负责算法工程落地，包括模型部署、性能优化、模块集成和联调测试
- 与产品、数据、平台及车端团队协作，推动算法从验证到上线的闭环
- 扎实的编程能力，熟练掌握C/C++、Python等语言，具备良好的工程化意识
- 熟悉机器学习/深度学习全流程，掌握PyTorch或TensorFlow等框架
- 有模型部署优化经验，如TensorRT、ONNX、量化等
- 良好的沟通协作能力和自驱学习能力
申请策略
- 展示对汽车AI场景的理解，可在简历或面试中提及相关兴趣
- 准备一个完整的项目介绍，从问题定义到部署落地的全过程
- 突出开源项目、竞赛获奖或高质量论文，展示算法和工程能力
- 详细描述深度学习模型部署优化经验，如TensorRT、量化等
- 强调编程语言（C/C++/Python）熟练度和工程化编码习惯
- 提前练习模型部署工具链（TensorRT、ONNX），上手实际项目
- 补充大数据处理经验（Spark/Flink/Hive），增强竞争力
面试指南
- 对于技术问题，先阐述理论基础，再结合项目实例说明具体操作和效果
- 对于优化类问题，提出多种方案并比较利弊，展示系统思维
- 对于协作类问题，强调沟通、数据驱动和迭代试错
- 请介绍一下你做过的一个计算机视觉项目，包括模型选择、训练优化和部署
- 你如何优化一个深度学习模型以在端侧实时运行？具体使用过哪些工具？
- 如何处理模型准确率与推理速度之间的平衡？
- 请解释一下TensorRT的工作原理，以及你如何使用它进行加速
- 在团队协作中，如果算法与产品需求冲突，你如何解决？
匹配度报告
59
综合匹配度
小米AI算法实习，前沿技术栈，成长空间大，但薪资较低，需现场办公。
适合人群
适合追求技术成长、希望在大厂积累前沿AI经验的在校生，对薪资敏感度较低。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利40
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
40较低
实习薪资相对全职较低，但小米平台福利完善，对在校生有一定吸引力。
薪资信号未披露（AI估算：4K-6K/月）
成长发展匹配
85较高
实习岗位能接触前沿AI技术和完整工程流程，技能成长空间大，且有大厂导师指导。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、计算机视觉、TensorRT、OpenVINO、ONNX、PyTorch、TensorFlow、AutoML
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
实习通常需要现场办公，但大厂南京分部位置便利，工作节奏可能较快。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况明确要求弹性/高强度
使命价值匹配
60中等
汽车智能应用有社会意义，但实习岗位更注重技术积累，使命感一般。
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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