The Emerging Tech Standard Delivery Team drives the adoption of advanced technologies and develops enterprise‑ready solutions for D&A Operations. In this role, the individual partners with Operations and Technology teams to design data‑driven solutions that deliver
小米汽车-整车HIL测试工程师 北京 社招 全职 职位 ID：H5464 职位描述 1. 负责HIL测试用例、脚本的开发、执行及软件问题排查；2. 负责HIL系统或测试工具的开发工作。 职位要求 1. 自动化、车辆工程、精密仪器、电子电气、软件工程等专业；2. 具备智能座舱/车身电子等相关专业域，3年及以上HIL系统测试经验，能熟练排查被测对象/HIL系统问题；3. 熟悉测试理论，能熟练运用各种黑盒/白盒测试方法开发测试用例，熟悉CANOE、INCA等测试工具；4. 工作细心，态度认真，具备较强的学习能力、良好的团队协作及沟通能力；5. 掌握ECUtest/Python/CAPL等至少一种测试脚本开发软件/语言，具备HIL系统开发或测试工具开发能力；6. 具备机械、嵌入式硬件电路、芯片、操作系统、底层软件等相关知识；7. 能熟练的使用Simulink进行建模，负责HIL车辆模型和Soft-ECU模型的开发和维护；8. 熟悉NI/Vector HIL系统，具备NI/VT HIL系统的二次开发能力，能独立完成闭环调试工作；9. 熟悉面向对象基本原理，能够独立进行模块化编程，具备一定的软件工程设计能力；10. 熟悉Linux系统常用的操作指令、熟悉Numpy、Pandas等数据分析与处理框架,熟悉SQL，掌握基础数据库知识，熟悉MySQL、MongoDB等数据库、熟悉PyQt5/6 GUI开发技术。 投递...
毫米波雷达高级算法工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A73055A 职位描述 1. 核心算法研发 - 负责基于 FMCW MIMO雷达 的家居场景感知算法开发，包括： - 单人/多人人体姿态（坐/站/躺/跌倒等）估计与骨骼关键点提取 - 生理指标（呼吸频率、心率）的毫米波信号提取与鲁棒估计 - 人体动作识别（行走、挥手、跌倒、跌倒后状态等）及行为分析2. 雷达信号处理 - 设计并实现雷达原始数据预处理流程（杂波抑制、背景去除、距离-多普勒图（RD图）生成、虚拟孔径阵列合成等） - 开发目标检测算法：CFAR（单元平均/有序统计/二维CFAR）、峰值分组、多普勒解模糊 - 实现 MIMO 角度估计（DBF、Capon、MUSIC、压缩感知等）与 多目标关联3. 点云感知与跟踪 - 构建高质量的 4D点云（距离/速度/方位/俯仰），设计点云滤波与聚类算法（DBSCAN、KMeans等） - 实现多目标跟踪（Kalman滤波、扩展卡尔曼、JPDA、匈牙利匹配等），解决遮挡与重识别问题
大模型算法实习生 急招 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 日常实习生 职位描述 1、参与 Deep Learning Planning 算法设计、模型训练、评测构建等相关工作；2、运用深度强化/机器学习等技术，优化模型结构，提高模型对复杂驾驶场景的理解和应对能力；3、针对业务需求和实车Bad Case，设计并验证优化方案，完成算法的持续迭代；4、负责收集、标注和处理自动驾驶相关数据，构建高质量的数据集，为模型训练提供有力支持； 职位要求 1、计算机、机器学习、人工智能、机器人等相关专业，熟练使用Python、Numpy、Pytorch，要求有模型构建和训练经验；2、熟悉Linux基本操作，熟悉常用数据结构，对深度学习领域的经典方法有一定的了解；3、了解 Wayformer、MTR、QCNet 等预测模型，有相关算法（Deep Learning Prediction，Deep Learning Planning，Deep Reinforcement Learning，Imitation Learning，Deep Generative Model等）经历的优先； 投递...
仿真评测工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 基于实车路测数据构建仿真场景，建设场景干预、场景泛化、长尾场景生成与评估能力；2. 面向感知、预测、规划、控制等模块，开发并持续优化以安全、舒适、效率、导航为核心的评估体系，快速识别算法变更引入的回退与异常；3. 运用仿真可靠性评估方法与工具，量化输出版本差异和不一致问题的分析结论，将复杂分析结果转化为算法、仿真、产品易于理解的指标与结论； 职位要求 1. 计算机、自动化、车辆工程、统计学等相关专业硕士及以上学历，具备自动驾驶仿真测试或相关领域经验；2. 熟练掌握 C++ 和 Python，熟悉数据处理与脚本开发（Pandas/Numpy 等），熟悉 shell、git，能在 Linux 环境下独立处理批量任务与日志；3. 深入理解 LogSim、WorldSim 仿真范式，具备实际工程落地能力；4. 理解自动驾驶评测指标体系（ADE/FDE、场景通过率、MPI 等），有评测方案从 0 到 1 落地经验；5. 了解自动驾驶端到端 / VLA 模型的基本原理，具备算法和传感器相关背景知识；6.
大模型数据处理工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【岗位职责】1. 执行大规模训练数据的清洗与预处理工作；2. 开发和维护数据过滤规则体系，设计基于规则的过滤器，开发启发式算法，检测数据异常和质量问题；3. 指导数据标注团队，提供明确的指导和培训；4. 实施数据正确性校验与质量保证，建立数据质量指标和评估机制。 职位要求 【任职要求】1. 统招硕士及以上学历，计算机科学、数据科学或相关专业；2. 一年以上数据处理、数据清洗或数据工程相关经验；3. 精通Python和数据处理库(pandas，numpy等)，熟悉大规模数据处理框架(Spark, Dask等)，具备设计和实现数据质量控制流程的经验；4. 具备良好的问题解决能力和注重细节的工作态度。【加分项】1. 大语言模型或AI系统数据准备的实际经验2. 具备数据可视化和探索性数据分析能力3. 熟悉CommonCrawl、C4等大规模数据集的处理经验4. 参与过开源大模型数据处理项目5. 有多模态数据处理经验 投递...
软件质量管理实习生 北京 实习 数字技术 - 软件测试 职位 ID：A16114 职位描述 1.协助软件质量业务负责人完成软件全生命周期质量流程的跟进、处理工作； 2.负责软件质量业务周报、数据报表等相关数据的收集、整理、跟踪、可视化； 3.负责软件开发管理系统优化跟进及协调； 4.支持开发团队完成技术文档上线管理； 5.收集实际代码缺陷案例并分析，协调代码质量问题推进 职位要求 1.实习时间不低于4个月，每周出勤至少四天，能尽快线下入职者优先；2.执行任务过程中一定要仔细、细心，且具备较强的主观能动性和责任心3.有项目管理、质量保证相关经验优先；4.熟悉Python，能使用pandas、numpy进行数据清洗。 投递...
AutoGLM-AI产品实习生 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 岗位职责：竞品调研与分析：跟踪AI领域前沿产品与技术动态，完成竞品功能、商业模式及用户场景的深度分析；输出结构化调研报告，提炼产品优化建议及差异化竞争策略。产品规划与设计：协助产品经理完成AI产品功能规划及原型设计，参与需求文档（PRD）编写；结合用户需求与技术可行性，参与产品路线图制定及版本迭代管理。用户数据分析：基于用户行为数据构建分析模型，挖掘用户需求与使用痛点；通过A/B测试、埋点数据等验证功能效果，推动数据驱动决策。数据构造与能力评测：参与模型训练数据标注规则设计，推进标注任务的执行，确保数据质量和时效性；设计多维度模型评测方案，建立评测基准数据集，持续跟踪模型迭代效果并输出优化建议。 职位要求 教育背景：计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业在读本科/硕士；硬性技能：熟练使用Python进行数据分析（Pandas/Numpy），掌握SQL基础查询具备Figma高阶原型设计能力，能清晰表达复杂交互逻辑了解机器学习基础原理，熟悉常见AI产品形态；软性素质：强逻辑思维与结构化表达能力，能独立完成调研报告撰写；对AI技术商业化有敏锐洞察，具备用户同理心；每周至少4天到岗，实习期不少于3个月。加分项：有AI产品项目实操经验（实习/项目/竞赛）；对AI行业技术感兴趣，了解大模型相关技术原理。 投递...
大模型数据处理工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1.执行大规模训练数据的清洗与预处理工作；2.开发和维护数据过滤规则体系，设计基于规则的过滤器，开发启发式算法，检测数据异常和质量问题；3.指导数据标注团队，提供明确的指导和培训；4.实施数据正确性校验与质量保证，建立数据质量指标和评估机制。 职位要求 1.统招硕士及以上学历，计算机科学、数据科学或相关专业；2.一年以上数据处理、数据清洗或数据工程相关经验；3.精通Python和数据处理库(pandas，numpy等)，熟悉大规模数据处理框架(Spark, Dask等)，具备设计和实现数据质量控制流程的经验；4.具备良好的问题解决能力和注重细节的工作态度。【加分项】1.大语言模型或AI系统数据准备的实际经验2.具备数据可视化和探索性数据分析能力3.熟悉CommonCrawl、C4等大规模数据集的处理经验4.参与过开源大模型数据处理项目5.有多模态数据处理经验 投递...
多模态大模型数据工程师 北京 实习 数字技术 - 算法 职位 ID：A132209 职位描述 聚焦智能辅助驾驶场景业务，协助团队开展多模态大模型数据相关工作，涵盖数据产线搭建、多模态数据处理、模型语料生产及质量优化，为大模型落地提供数据与业务落地支撑，快速提升工程实践与算法适配能力。大模型数据产线与数据处理：围绕大模型训练场景，协助搭建高效的多模态数据自动化产线与工具链，处理图片、文本等各类多模态数据，优化数据质量；构建自动化数据格式构造流程，配合算法团队完成数据生产、迭代与流转管理，为大模型训练提供高质量数据支撑。智能辅助驾驶场景落地：协助推进智能辅助驾驶领域多模态大模型的算法迭代与应用落地，参与车端多模态大模型评测迭代、云端多模态大模型优化与语料自动化生产，开展语料质量分析与提升工作，探索大模型在智能辅助驾驶场景的能力边界。技术探索与协作：配合产品经理、工程及算法团队，探索数据工程与大模型算法的技术前沿，通过数据驱动提升模型性能，创新性拓展数据处理效率与边界。基础技术支撑：协助完成数据相关文档编写、算法迭代过程中的数据验证、问题排查，参与团队技术讨论，反馈优化建议。 职位要求 本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数据科学、计算机视觉等相关专业，在校学生（可保证实习时长）；熟练掌握 Python 编程语言，具备扎实的编程技能，熟悉 Linux 环境开发及常用数据处理库（如 Pandas、NumPy、OpenCV 等）；对大模型相关理论和训练技术（如 SFT 等）有基础了解，愿意深入学习多模态大模型（LLM/VLM/VLA）算法原理与应用；热爱技术、自驱力强，具备出色的问题定位、分析和解决能力，能够高效配合团队攻克数据工程与算法相关基础难题；具备良好的沟通协作能力，能够与产品、工程、算法团队紧密合作，推进数据场景定义、数据构造、标注及处理等相关工作。优先要求（加分项）具有大模型数据产线搭建、数据质量优化或多模态数据处理相关实践经验者优先；对当前主流 LLM/VLM/VLA/ 强化学习技术原理、模型架构以及应用场景有深入了解，有相关项目实践经验者优先；有智能辅助驾驶场景相关项目经验，了解车端 / 云端大模型落地逻辑者优先；熟悉数据增强策略、语料自动化生产者优先；在数据工程、数据质量提升等领域发表过学术论文或技术成果者优先； 投递...