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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 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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