小米
顶尖应届-大模型预训练算法研发工程师-自动驾驶
顶尖应届-大模型预训练算法研发工程师-自动驾驶
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
深度学习
计算机视觉
预训练
自动驾驶
多模态
算法研发
大模型
世界模型
端到端算法
AI 估算 · 25k–45k
顶尖应届大模型岗，上海薪资较高，小米平台稳定，综合估算。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向顶尖应届生的大模型预训练算法研发岗位，专注于自动驾驶领域
你将参与多模态大模型、世界模型等前沿技术的研究与量产落地，与团队一起攻克行业难题
需要具备扎实的计算机视觉和深度学习基础，有高水平论文发表经验者优先
最低要求
硕士及以上学历
自动驾驶，计算机视觉，深度学习，AI大模型相关专业
有过高水平的论文发表经验
有竞赛或者相关实习经验
工作职责
调研前沿多模态大模型预训练，世界模型，自动驾驶端到端算法，总结提炼对量产的潜在收益
参与研发量产预训练的落地方案，提升车端体验
创新攻坚行业难题，构建领先的自动驾驶大模型预训练技术
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 小米作为大厂，提供稳定平台和资源
- 自动驾驶大模型是前沿方向，技术积累价值高
- 顶尖应届项目，培养体系完善
- 技术难度大，需要持续学习
- 竞争激烈，需不断产出成果
- 适合热爱技术、有扎实算法功底、愿意在自动驾驶领域深耕的顶尖应届生
缺点 / 挑战
- 自动驾驶量产落地压力大，可能加班
角色解读
- 成为自动驾驶大模型领域的专家
- 向技术负责人或算法架构师方向发展
- 可转向其他AI研究或产品方向
- 调研前沿多模态大模型、世界模型和端到端算法，评估量产潜力
- 参与研发量产预训练方案，提升自动驾驶体验
- 攻克行业难题，推动技术领先
- 扎实的深度学习与计算机视觉基础
- 熟悉大模型预训练技术
- 具备论文发表经验与算法创新能力
申请策略
- 在简历中明确表达对小米自动驾驶愿景的认同
- 可提前了解小米自动驾驶技术路线
- 突出论文发表经历及与多模态、大模型相关的研究
- 强调竞赛或实习中的算法实现成果
- 展示对自动驾驶领域的理解和兴趣
- 补充大模型训练、分布式训练等工程技能
- 熟悉自动驾驶感知、规划等常见算法
面试指南
- 从问题定义、方法、结果、反思四个角度回答项目问题
- 技术类问题先阐述基本原理，再结合应用场景
- 请介绍你参与过的一个大模型相关项目
- 多模态大模型如何应用于自动驾驶？
- 如何处理训练数据的效率和效果平衡？
- 你对端到端自动驾驶算法的看法
- 如何评价当前世界模型的研究进展？
- 复习经典论文和最新进展
匹配度报告
71
综合匹配度
顶尖应届大模型算法岗，技术前沿高发展，薪资有竞争力，但工作强度可能较大。
适合人群
适合追求技术成长、愿意在自动驾驶前沿领域深耕的应届生。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利匹配
70中等
该职位作为大厂顶尖应届项目，薪资福利应有竞争力，但未明确说明，因此补偿性动机满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展匹配
85较高
技术前沿（大模型预训练、自动驾驶），发展空间大，但JD未提及晋升或培训计划。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、预训练、自动驾驶、多模态、世界模型、深度学习、计算机视觉
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，算法岗通常工作强度较大。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
80较高
自动驾驶是高速增长赛道，对交通安全有积极社会影响，技术创新性强。
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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