小米
顶尖应届-决策规划大模型算法工程师-自动驾驶
顶尖应届-决策规划大模型算法工程师-自动驾驶
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
决策规划
大模型
强化学习
深度学习
端到端算法
自动驾驶
LLM/VLM
sim2real
AI 估算 · 20k–30k
大厂自动驾驶核心岗位，前沿技术栈，应届硕士薪资具有市场竞争力。
职位详情
关于这个职位
小米自动驾驶团队招聘顶尖应届生，负责决策规划大模型算法研发
你将参与基于模型的决策规划系统开发，应用大规模强化学习与深度学习技术，解决城市及高速场景下的交互决策与轨迹规划问题，并完成从虚拟仿真到真实无人驾驶的部署
最低要求
计算机、自动化、数学、自动驾驶等相关方向硕士及以上学历
熟练掌握linux下C++开发，良好的数据结构和算法基础，熟练使用agentic coding
熟悉深度学习框架，熟悉CNN、LSTM、GRU、Transformers等网络结构及其训练
以下三点需满足至少一点：
熟悉常见的基于模型的规控与端到端算法
熟悉常见的大规模强化学习算法，并有在自动驾驶中的实践经历
熟悉常见的LLM/VLM模型，并有在自动驾驶中的对齐的经历
工作职责
开发基于模型的决策规划系统，解决城市、高速等场景下的交互决策、轨迹规划问题
开发大规模强化学习算法与系统，完成Agent在虚拟环境中的训练以及Sim2Real的部署
优先资格
有较强的研究能力，如在顶会发表过论文
在ACM-ICPC、TopCoder等竞赛中获得过优异成绩
有NLP、多模态方面的学术或者项目经历，有大模型实践经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 小米自动驾驶业务快速发展，技术积累深厚，大厂资源丰富
- 接触前沿技术栈（强化学习、大模型、端到端），有利于个人技术成长
- 核心研发岗位，参与从0到1的创新，成就感强
- 应届生即可切入行业最热门方向，职业起点高
- 自动驾驶行业竞争激烈，技术更迭快，需要持续学习
- 需同时掌握规控、强化学习、大模型等多领域知识，学习曲线陡峭
- Sim2Real落地复杂，调试工作可能耗时
缺点 / 挑战
- 适合对自动驾驶和人工智能有强烈热情，具备扎实数理和编程基础，乐于挑战复杂技术问题的优秀应届硕士或博士
角色解读
- 在自动驾驶决策规划领域深耕，成为技术专家，主导核心算法研发
- 逐步拓展至系统架构层面，负责整个自动驾驶系统的设计优化
- 未来可向技术管理或首席科学家方向发展，推动技术战略
- 开发基于模型的决策规划系统，处理城市和高速道路中车辆交互与轨迹规划问题
- 设计并实现大规模强化学习算法，在虚拟环境中训练自动驾驶Agent
- 负责Sim2Real部署，将仿真训练的策略迁移到真实车辆上
- 探索大模型（LLM/VLM）在自动驾驶决策中的应用与对齐
- 扎实的C++编程能力，熟悉Linux开发环境和数据结构和算法
- 深入理解深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow），熟悉CNN、LSTM、Transformer等网络
- 至少掌握一项：基于模型的规控/端到端算法、大规模强化学习、或LLM/VLM在自动驾驶中的应用
- 有顶会论文、ACM竞赛经历或大模型实践者优先
申请策略
- 提前了解小米自动驾驶团队的技术路线和公开论文，在面试中展现深度思考
- 准备一个完整的技术项目讲述，从问题到方案再到成果，体现逻辑和创新
- 突出自动驾驶相关项目，尤其是决策规划、强化学习、端到端方面的经验
- 强调顶会论文、竞赛奖项，展示研究能力和编程水平
- 详细描述大模型（LLM/VLM）或多模态的实践经历
- 体现C++和Linux下的开发能力，如开源项目或高性能代码
- 补充强化学习理论知识，动手实现经典算法（如PPO、SAC）
- 了解Sim2Real常用技术（域随机化、仿真器使用）
面试指南
- 对于技术比较题，先定义概念，再对比优缺点，最后结合自己经验
- 对于项目经验题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 对于开放性问题，列举常见方法，给出个人观点，展现思考深度
- 请解释基于模型的规划与端到端规划的区别和各自优缺点
- 强化学习在自动驾驶中面临哪些主要挑战？如何解决Sim2Real gap？
- 如何利用LLM/VLM提升自动驾驶在复杂场景下的决策能力？
- 描述一个你解决过的决策规划或强化学习项目，技术难点是什么？
- C++中智能指针的使用场景和注意事项？
职位点评
71
综合评分
顶级大厂自动驾驶核心算法岗，前沿技术栈成长快，但需一定工作强度。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
适合看重技术成长和行业前景，能接受较高工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展90
工作生活40
使命价值85
薪资福利
65中等
大厂核心岗位薪酬具有竞争力，但JD未明确具体薪资和福利，需面试确认。
薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）
成长发展
90较高
该职位涉及强化学习、大模型等前沿技术，且有Sim2Real落地场景，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈强化学习、大模型、LLM、VLM、CNN、LSTM、GRU、Transformers、Sim2Real、端到端
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，北京核心地段，未提及弹性工作或WLB，可能工作强度较大。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
自动驾驶属于高速增长赛道，具有正向社会影响力（提升交通安全），技术探索创新性强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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