DataHub 关键词情报 · 数据更新至 2026-10-20
小米算法与研究招聘
本页聚焦小米算法与研究相关岗位，便于用户比较岗位职责、地点、薪资标注和详情入口。
活跃公司
- 小米146 · 100.0%
热门地点
- 北京114 · 78.1%
- 武汉13 · 8.9%
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- 上海6 · 4.1%
- 深圳5 · 3.4%
- 远程1 · 0.7%
岗位方向
- 算法与研究146 · 100.0%
OPEN ROLES
代表岗位
具身智能算法工程师
参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发，实现多场景多任务的泛化；设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习等算法，构建机器人各类应用的通用技能；与ER、大模型、机器人系统等团队合作，参与机器人全链路系统的建设，构建完善的具身智能数据闭环和真实应用系统
AI算法工程师
设计并落地Agent能力评测框架，定义评测维度，构建自动化评测流水线，支撑模型与Agent系统的持续迭代；搭建面向Agent产品的自动化测试平台，覆盖端到端场景回归、Prompt回归、对抗性测试等，保障线上质量与稳定性
多模态高级算法工程师
负责端侧多模态及全模态大模型的架构设计、训练与迭代，探索多模态信息的统一建模与实时交互能力；负责预训练、SFT、RL/OPD等训练流程设计及效果优化，围绕模型能力、场景需求和端侧资源约束进行数据配比、训练策略及模型能力迭代
大模型网关服务端工程师
负责大模型网关的架构设计与核心代码编写，支撑高并发、低延迟的AI请求调度；对接国内外主流大模型，实现多模型协议转换、动态权重路由及故障自动熔断降级；负责新模型的接入与效果验证，支撑算法研究员团队高效进行模型选型与使用
大模型AI算力工程师
基于Kubernetes建设和运营万卡级GPU集群，负责GPU适配、拓扑感知调度、Gang调度、GPU故障自愈、全链路可观测等核心能力；统一纳管小米GPU资源，推进GPU调度优化、资源池化、GPU虚拟化、训推混部等关键技术研发，持续提升全集团GPU资源利用率
具身数据算法架构师
负责部门数据体系和数据算法架构设计，围绕上下游关键业务环节，建设统一、高效、可扩展的数据基础能力；负责数据平台整体架构规划，包括数据接入、采集、上传、存储、加工、检索、服务及权限管理等
端到端大模型算法工程师
负责OD、OCC、车道线、道路结构、红绿灯、交通标志等任务的统一建模；探索Camera/LiDAR/BEV/PV/Temporal Feature等多模态特征融合；研究perception token/scene token/object token/occupancy token等统一场景表示
语义理解算法工程师
负责对用户自然语言的理解，包括意图识别、槽位抽取、槽位继承、语义匹配等自然语言算法优化；负责对前沿自然语言理解技术的探索，包括SFT/RL/OPD/模型蒸馏/多轮语义理解、知识融合等
端到端大模型算法工程师
负责端到端规划模型的设计、开发与量产落地；基于AR/Diffusion等主流架构进行模型架构优化与创新；构建数据闭环，包括海量数据的选择、清洗与质量提升；深入优化模型训练策略，根据数据和模型表现调整训练过程
终端AI大模型应用产品经理
负责小爱同学在音箱、电视、智能眼镜等终端上的AI产品规划、设计和落地；协调各方资源，保障产品的快速落地与持续迭代；持续追踪产品上线后的用户反馈，提出产品改进方案；结合大模型探索产品创新点，以用户体验为核心，打造行业领先的智能助理产品
高级算法工程师
研发包括大模型、Agent、多模态等在内的AI技术，推进企业运营的数据化和智能化；开发及优化智能营销、智能客服等在销售、交付、服务等过程中的智能应用；与业务一起探索和发现AI技术的前沿应用落地场景，针对性进行数据建设、模型训练、模型评估等，优化模型效果，实现效能提升
风控算法工程师（AI智能风控方向）
参与集团零售、服务、整车等业务场景的风险识别与算法能力建设，围绕反黄牛、反欺诈、反作弊、反爬虫等问题，完成数据分析、特征挖掘、模型及策略设计；负责风控模型的开发和迭代，包括样本及标签构建、特征工程、模型训练、离线评估、上线验证、效果监控和持续优化，对模型的准确率、召回率、误伤率及业务效果负责
搜广推算法平台架构专家
负责面向小米互联网业务的搜广推一站式算法平台建设，支撑百亿级收入规模下的广告、搜索和推荐算法模型高效迭代；负责对大规模深度学习模型工作流各环节进行深度优化，包括特征工程、样本工程，模型训练加速等
自动驾驶大模型预训练高级算法工程师
负责自动驾驶多模态大模型的预训练框架设计与优化，探索自监督/弱监督学习在长尾场景下的应用，主导视觉-语言-动作（VLA）或多模态对齐技术的研发；深入研究生成式模型（如Diffusion、Autoregressive Model），构建自动驾驶领域的世界模型，提升模型对物理规律、因果关系的理解与推演…
大模型算法专家
参与端侧大模型架构设计、预训练、后训练、端侧部署和推理加速，通过算法与硬件芯片协同设计，在较低功耗和内存预算下实现模型效果与推理效率的平衡；负责LLM和VLM在端侧场景下的继续预训练（CPT）、后训练（SFT、OPD、RL等）及量化感知训练（QAT），构建从数据清洗处理到模型部署落地的全链路pip…
具身智能算法工程师-应用
参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发，实现多场景多任务的泛化；设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习等算法，构建机器人各类应用的通用技能；与ER、大模型、机器人系统等团队合作，参与机器人全链路系统的建设，构建完善的具身智能数据闭环和真实应用系统
高级NLP算法工程师
负责NLP相关任务的算法建模与优化，包括文本分类、情感分析、实体识别、语义理解、视频内容理解等模块，确保从海量文本数据中快速准确提取有价值信息，为预警、趋势分析等应用提供技术支撑；深入研究社媒数据特点，探索适合的NLP模型架构与算法策略，针对网络用语、多领域话题交织等复杂性改进模型，提高泛化能力以…
具身智能VLA算法研究员
研究并构建融合世界建模和动作生成的VLA模型；结合机器人数据、视频数据、视觉语言数据等，构建可扩展的数据引擎和训练pipeline；开展大规模的VLA训练，建立真实可靠的评测系统，持续迭代模型能力提升
具身智能研究员（机器人操作方向）
负责面向机器人操作任务的端到端模型研发，探索Vision-Language-Action（VLA）模型在灵巧操作、长序列任务规划中的应用，推动通用操作策略的落地；开展World Model相关研究，构建面向机器人操作的环境预测与动态建模能力，提升策略的泛化性和样本效率
大语言模型技术传播专家
协同技术、市场等相关团队，构建并完善大语言模型方向的技术传播机制，推动年度传播目标及中长期传播策略的制定与执行；围绕大语言模型的关键技术突破及重要版本迭代，策划并落地传播方案，提升企业在人工智能基础技术领域的公众认知与行业影响力
Agentic AI材料科学研究员
探究Agentic AI的核心技术，包括规划、工具调用、多智能体协作等，进行前沿学术研究，并探索材料科学领域可能的应用方向；结合材料科学的研究方法，如传统模拟仿真（DFT、MD、FEM等）、表征结果分析及实体实验室，使用Agent驱动前述工具，发表有影响力的研究工作
强化学习算法研究员（自动驾驶方向）
负责强化学习框架在自动驾驶场景中的前沿算法研究；参与大模型基座范式下（VLA+World Model）的强化学习框架搭建；负责将大模型（AD Agent）作为基础代理，利用RL技术优化其在复杂自动驾驶场景中的感知、推理和长期决策能力
大模型基础设施工程师
维护具身世界模型的预训练、后训练和强化学习的基础设施容错；与算法团队沟通，更新最新模型的并行支持；硕士及以上学历；有3年以上的大模型基础设施经验；参与过知名的开源或有网页端/API服务的大模型项目
具身世界模型推理加速工程师
负责具身世界模型推理阶段的加速优化；适配Multi-Token-Prediction在推理端的应用；实现张量并行和专家并行在推理框架的适配；完成CFG并行的适配工作；进行模型的FP8量化和NVF4量化
多模态感知算法工程师
参与多模态感知模型的训练与微调，并将其应用于实际屏幕行为和用户交互场景；探索主动响应的感知技术，通过分析用户屏幕使用轨迹和行为数据，实现对用户意图的实时推断；融合视觉、屏幕和系统事件等多模态数据，研究具备自主环境感知和交互响应能力的感知大模型
VLA多模态大模型算法研究员（自动驾驶方向）
负责VLA（视觉-语言-行动）多模态大模型在自动驾驶场景中的前沿算法研究；涵盖场景理解、语义引导决策、时空建模等核心能力的研究与开发；参与VLA基座模型的模型开发、数据闭环和创新型技术验证
AI模型优化工程师
负责AI模型的网络级压缩与优化，涵盖量化（QAT/PTQ）、投机采样（Speculative Decoding）、Token压缩、知识蒸馏等技术；针对大小模型设计并实现差异化量化方案，如小模型的KL散度、Percentile、AdaRound等，大模型的SmoothQuant、AWQ等
大模型Agent开发工程师
负责Agent大模型能力层建设，包括Prompt工程体系设计、RAG检索增强生成、上下文工程优化；搭建企业知识库的Embedding Pipeline，实现高质量语义检索；设计和优化Agent的意图识别、对话管理、知识问答等核心NLP能力
大语言模型Agent框架研发工程师
负责小米大语言模型生态下Agent框架的核心设计、开发与性能调优，主导关键技术选型与架构演进，支撑多场景智能体产品落地；深度参与大模型工具调用、记忆管理、规划推理等核心模块研发，解决长上下文处理、多Agent协作通信等复杂技术问题
AI算法工程师
应用包括大模型、Agent、多模态等在内的AI技术，推进企业运营的数据化和智能化；开发及优化智能营销、智能客服等在销售、交付、服务等过程中的智能应用；与业务一起探索和发现AI技术的前沿应用落地场景，针对性进行数据建设、模型训练、模型评估等，优化模型效果，实现效能提升
语音AI研究员/工程师
建设超大规模真实语音数据发掘、采集、预处理与清洗的流水线；搭建在海量真实语音中对高质量数据进行定义、召回、标注的流水线；探索随着语音数据规模化收益上限最高的建模架构，包括离散或连续建模
核心预训练研究员
设计下一代基座模型，实现Model size scaling与context length scaling；研发文本、视觉、音频原生融合的统一多模态架构，实现端到端物理世界感知与推理
大语言模型Post-train研究员
研发大规模、高质量的Agent数据合成管线，提升模型在Code、Search及General Tool Use等场景下的能力；探索多智能体协作、长时记忆系统及交互环境的构建，提升模型解决复杂任务能力
大模型代码与Agent研发工程师
设计和构建高质量前后端代码任务，用于提升模型的代码生成、修改、调试、重构和系统实现能力；针对复杂企业级软件场景，沉淀真实工程任务，包括后台系统、数据看板、工作流平台、权限管理、表单系统、API服务、业务中台、低代码/配置化平台等
大模型后训练实习生
构建和维护RTL（Verilog）指令微调数据集，包括spec→RTL对齐、功能验证数据生成、DPO偏好对构建；基于MS-Swift/LLaMA-Factory等框架，对Qwen2.5-Coder等开源代码模型进行SFT/DPO/GRPO后训练
大语言模型训练与推理框架负责人
负责大语言模型训练框架的开发和优化，包括但不限于性能分析、高性能算子、计算和通信优化、可观测性等；负责大语言模型推理框架的开发和优化，包括但不限于PD分离、专家并行、高性能算子等；负责训练和推理框架的团队管理和规划，支持上层大语言和多模态模型的训练和推理
大模型API增长运营专家
负责开发者全生命周期管理，通过数据分析优化调用体验与留存策略，推动调用量持续增长；设计API计费模式、资源包与促销方案，平衡用户体验与商业化目标，提升转化与消耗；发展生态伙伴，推动模型能力嵌入行业解决方案、vibe coding类工具生态，实现场景化调用增长
AI产品经理（大模型方向）
参与小爱云端大模型版本的产品规划与节奏定义，包括Agent Loop、慢系统场景、记忆等核心模块；负责三方生态接入与打造，设计相关Skill/服务的接入框架：标准协议、准入规范、质量评估体系
大模型训练优化工程师
负责分析和优化大模型的分布式训练链路，提升训练性能和效率；对大模型训练优化技术展开研究，并落地到自动驾驶；负责推进训练框架和AI平台的结合，建立先进的训练调度机制、集群算力利用率评估机制等
大模型训练框架研发工程师
基于PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等技术，参与大模型训练框架的设计、开发与优化，提升模型训练的效率、稳定性与扩展性，支撑大规模模型的高效训练和部署；解决万卡集群中大模型训练中的关键技术难题，包括分布式训练通信、内存显存优化、数据加载与预处理加速等，保障训练高效稳定，降低…
AIGC大模型推理加速工程师
负责图像/视频/多模态等方向AIGC大模型推理加速研究，包括模型蒸馏、模型量化、模型剪枝、推理加速框架移植等；实现高性能LLM/VLM/AIGC模型推理引擎，优化计算图编译、动态Batching及KV Cache管理，打造极致低延迟与高吞吐的线上服务架构
垂域大模型技术负责人
主导垂域大模型整体技术战略规划与路线迭代，依托工业实景打造具备行业领先性的定制化模型体系，构建技术护城河；牵头前沿技术攻坚，深度优化模型场景泛化、逻辑推理与运行鲁棒性，系统性攻克幻觉频发等行业共性难题，持续领跑细分领域
大模型推理框架开发工程师
负责基于vLLM、SGLang等技术的大模型推理框架开发，包括设计和实现高效的推理引擎架构；优化推理过程中的计算流程，提高推理性能，满足不同规模大模型的实时推理需求；负责复杂大模型框架的性能评估和调优，构建并完善性能监控体系
MiMo大模型商业化运营负责人
立足MiMo大模型业务基础，搭建全链路商业化运营体系，涵盖API定价体系、计费模式、权益分级、用户转化链路等核心模块，构建可规模化、可复制的商业化方法论；聚焦API订阅模式，优化ToB/To小b开发者服务全流程体验，提升付费转化效率、用户留存及ARPU值，构建可持续的商业化增长路径
端侧大模型算法专家
面向Agentic OS，参与端侧大模型架构设计与训练、训推一体的端侧大模型新架构探索落地与跨场景执行能力的系统级Agent算法体系建设；目标为通过算法与硬件的协同设计，在极小的功耗和内存预算下，实现极致的模型性能
智能体算法研究员
面向Agentic OS，参与长期记忆、主动决策与跨场景执行能力的系统级智能体算法体系建设（可仅参与记忆/决策/执行之一）；构建端侧长期记忆与知识增强体系，包括设计长期记忆架构、研究用户数据驱动的持续学习与个性化能力提升机制
大模型数据与API采购专家
自主挖掘并维护数据、API等上游供应渠道，建立并动态更新供应商资源池，不依赖现成名单；寻找文本、图书等大模型训练语料供应商，独立完成接洽、抽样验证、谈判与签约；对接一手模型厂商、云托管、开源模型托管及周边API（向量库、Embedding、语音、多模态等），持续挖掘新厂家与低成本优质渠道
大模型安全研究员（漏洞发现方向）
设计并执行面向软件漏洞发现的大模型训练流程，包括预训练数据构造、指令精调与RLHF/RLAIF；研究提升模型在二进制分析、源码审计、模糊测试指导等安全任务上推理能力的方法；构建并维护Agentic安全评估框架，设计覆盖CVE复现、零日发现、漏洞利用链生成的基准测试集
端到端大模型算法工程师
主导平台整体软件架构设计，提升系统工程化能力，支撑模型高效部署与迭代；负责感知、规控等模型在嵌入式平台上的部署与推理加速，解决工程化落地难点；制定模型部署规范与CI/CD流程，推动模型从训练到车端部署的自动化闭环
具身世界模型算法研究员
全面负责具身世界模型预训练数据研究，围绕互联网图文与视频、第一视角数据、机器人交互轨迹、状态序列、仿真及合成数据等，研究数据源拓展、采集生成、清洗去重、质量评估和多模态对齐策略，建立可持续迭代的数据体系
具身世界模型数据工程师
负责具身大模型多模态数据体系建设，覆盖图像、视频、语言、图文交错、动作轨迹、机器人交互等数据类型，支撑模型训练、评测与迭代；设计并搭建大规模数据处理与生产管线，包括数据采集、清洗、标注、筛选、标准化、混合配比、质量评估与版本管理，保障数据全生命周期高效运转
大模型AI算力工程师
基于Kubernetes建设和运营万卡级GPU集群，负责GPU适配、拓扑感知调度、Gang调度、GPU故障自愈、全链路可观测等核心能力，支撑小米自研大模型MiMo的训练和推理等重点业务场景
多模态算法研究员
探索和构建多模态智能的核心模块，包括全能模型、统一模型和世界模型；与Infra团队紧密协作，构建多样化、高复杂度的多模态强化学习环境；参与构建稳定高效的大规模训练框架；参与构建可扩展、高质量的数据采集流水线
自动驾驶感知模型部署工程师
负责自动驾驶感知模型（Detection / Segmentation / BEV / Multi-Modal）在多种硬件平台上的部署与加速，包括 GPU、NPU、CPU（如 NVIDIA）等平台
高级具身智能算法工程师
针对复合机器人平台（多模态、多自由度、动态环境适应等特性），主导通用具身算法设计；负责人机交互（意图理解、自然协作）与多技能运动和操作（物体抓取、精细操作、长程任务规划）等核心技术研发
具身智能算法工程师
研发具身智能算法模型，应用于技能学习、动作规划及抓取操作，实现多场景任务泛化；设计并训练模仿学习、强化学习等算法，构建机器人通用技能；推进具身智能数据集与机器人平台项目落地；复现学术界前沿技术，参与论文与专利积累
算法工程师（端侧AI方向）
算法端侧落地，适配NPU（如高通cDsp），涉及模型量化、精度验证、端侧部署等；算法端侧推理优化，通过算子融合、模型结构调整、LLM ngram等手段，提升CNN/Transformer等网络的端侧推理性能
人脸活体防攻击算法研发工程师
负责智能门锁人脸识别模组中的人脸活体防攻击算法研发，并将算法落地到门锁硬件模组中；算法研究与创新，跟踪学术界和工业界最新进展，主导前沿的活体检测（Face Anti-Spoofing, FAS）技术的探索与研究，包括但不限于RGB、3D结构光、红外、近红外等多模态方案
小米算法架构师
通过技术及模型能力迭代支撑搜广推业务，持续提升广告/推荐场景点击率、转化率等业务指标；负责分布式的训练框架及推理框架的研发及性能优化工作，实现大规模稀疏模型的训练及推理能力落地；负责特征DSL相关能力建设，持续优化特征工程、模型迭代效率
推荐算法工程师
方向一：负责应用商店、游戏中心推荐系统的算法设计与优化，包括但不限于应用APP推荐、游戏APP推荐、游戏内容推荐等场景；方向二：负责信息流类型内容产品的推荐系统开发与优化；对推荐算法有着较为全面的认知，了解各类推荐领域相关算法，能够自主负责整套推荐系统架构的设计与算法开发工作
推荐算法工程师（活水专用）
方向一：负责应用商店、游戏中心推荐系统的算法设计与优化，包括但不限于应用APP推荐、游戏APP推荐、游戏内容推荐等场景；方向二：负责短视频、小时等内容产品的推荐系统开发与优化；对推荐算法有着较为全面的认知，了解各类推荐领域相关算法，能够自主负责整套推荐系统架构的设计与算法开发工作
自动驾驶视觉感知算法工程师
负责自动驾驶低速领域视觉感知功能模块的设计、开发和迭代，包括IP车位检测、语义分割网络模型设计、障碍物可通行区域检测等算法；配合项目完成需求分析，进行相关算法分析和优化，算法集成上车
生物识别算法专家
负责智能门锁身份识别模组的生物识别算法（如人脸、掌静脉、指纹等）及技术方向整体把控；与硬件、固件、测试等多部门协作，推动生物识别算法产品级落地；在用户体验、识别率、活体检测等方面保持行业领先
智能门锁人脸识别算法工程师
负责智能门锁人脸识别算法研发和落地，确保算法精度和体验处于行业前列；研发双目和3D结构光镜头下的红外人脸识别算法，以及跨模态（红外和可见光）人脸识别算法；负责大规模人脸识别模型训练和优化，以及快速的模型迭代，确保算法效果和体验的行业领先地位
搜索算法工程师
参与小米应用商店、短视频等核心互联网产品的搜索效果优化和AI搜索能力建设，提升用户体验；负责设计、实现、优化搜索系统中query理解、召回、排序等算法，提高搜索的准确性、相关性和个性化水平
人形机器人算法开发工程师
负责人形机器人操作抓取任务的算法开发，包括全身运动控制、端到端模仿学习和强化学习算法等；结合大模型，利用语言、视觉和触觉等多模态信息实现在不同应用场景下的功能泛化和长序列复杂动作；参与数据采集、模型训练和部署评测的完整流程，支持算法在实际机器人上的集成和验证
NLP算法工程师（舆情监测方向）
负责舆情监测系统中NLP相关任务的算法建模与优化，包括文本分类、情感分析、实体识别、语义理解、视频内容理解等模块；深入研究舆情数据特点，探索适合的NLP模型架构与算法策略，改进现有模型以提高泛化能力
大模型视觉技术算法工程师
参与大模型为基础的汽车舱内外感知理解与执行的视觉算法的研发与迭代；负责计算机视觉相关算法的设计、实现、优化与集成部署；与交互产品、设计、硬件、测试团队紧密合作，确保视觉效果的完美落地与用户体验闭环
语音前端算法工程师
研究并落地语音前端算法，包括传统和深度学习等前沿算法；进行麦克风阵列方案布局和设计，优化拾音效果、唤醒率和识别率；主导衔接算法、声学结构、音频硬件等团队，确保声学硬件性能始终匹配算法性能目标，贯穿设计、测试、量产和售后全阶段
AI算法质量保障工程师
负责AI算法的质量保障工作，搭建算法效果的测试框架和标准；分析业务需求与技术方案，设计高效测试方案；构建AI原子能力、大语言模型、多模态感知等算法的评测体系；协同产品、开发、算法团队参与需求评审与代码审查，提供测试视角建议
算法研发工程师（音乐生成方向）
设计并优化基于深度学习（如Transformer、Diffusion、GAN、VAE等）的音乐生成模型，涵盖旋律、和声、节奏、音色等多维度生成任务；探索多模态音乐生成（如文本/图像/视频驱动音乐创作、哼唱转谱等）
供应链算法工程师
负责供应商数据直连场景下的算法设计与开发，涵盖库存优化、需求预测、补货计划、物料采购、生产制造及成品配送等供应链环节；深入分析供应商数据，挖掘数据价值以优化算法输入；跟踪行业技术动态，将前沿技术应用于实际业务并推动算法升级
供应链物流算法工程师
负责排线、道口均衡、配载均衡等模型的开发与优化工作，通过先进的算法设计，解决多供应商、多工厂入厂运输过程中的复杂问题，提高运输效率，降低运输成本；针对场内排产、排程、VDC路径规划等场景，开发高效的算法模型，确保工厂内部物流运作的顺畅和高效，满足生产计划和调度的要求
AI代理技术研究员
AI代理方向技术预研及架构设计；Agent工作流及前后端代码产出；解决重难点技术挑战，提出有效的解决方案；通过技术创新解决复杂的技术难题，推动项目的顺利进行；保持与行业内外的技术交流，不断提升个人及团队的技术水平
大语言模型推理优化工程师
负责大语言模型线上推理框架的性能优化，解决高并发、低延迟、高可靠性等核心问题，提升服务吞吐量与稳定性；设计并实现分布式大模型推理系统，优化多卡（如NVIDIA GPU集群）资源调度与通信效率，支持千卡级训练/推理场景
相机画质算法工程师
负责相机画质算法的研发和优化，包括图像处理、色彩还原、降噪、锐化、超清等方面；参与相机软硬件系统的设计和开发，提升相机画质表现；负责相机画质算法的性能测试和模型/方案优化，提高算法效率和稳定性
具身智能算法研发工程师
参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发，实现多场景多任务的泛化；设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习、多模态学习等算法，构建机器人各类应用的通用技能
机器人数据算法工程师
利用云端视觉专业小模型或多模态大模型，对原始视频、图像等数据进行自动预标注（如物体检测、分割、姿态估计等）；研发算法解决多源数据的对齐、标准化与融合问题，实现数据到机器人关节信息的实时动态映射
驾驶安全算法工程师
负责驾驶场景的安全算法体系搭建与优化；运用机器学习、统计学、大模型等专业知识，不断优化驾驶风险识别策略；基于深刻的业务理解和case分析，不断挖掘驾驶场景中风险因素；构建高效的策略系统和评估体系，解决实际问题的同时沉淀高效的智能决策系统
计算机视觉算法工程师
负责端侧CV算法的研发和落地，包括但不限于目标检测、识别、跟踪等算法；负责算法工程化，包括模型工程化和优化等工作；负责端侧算法框架设计开发；可能也会参与一部分多模态大模型相关的工作；深度学习、计算机视觉、多模态大模型等方向均可以，5年以上工作经验
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