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1、结合物理机理与AI算法，落地复杂硬件系统智能化、自动化设计，覆盖PCB、结构装配、光学模组、热管理、音频系统核心场景； 2、研究求解算法、多目标优化算法、科学计算小样本建模方法，完成算法与产品设计流程的集成落地； 3、针对超大维度复杂系统，搭建标准化自动设计框架，持续迭代AI核心算法，优化设计成果、缩短研发周期； 4、沉淀多物理场融合设计方法论，打通EE、ME跨学科设计壁垒，支撑业务规模化落地。
1、负责车辆VMC算法的设计、开发与优化，聚焦动力学建模、转向/制动/驱动协同控制等核心模块，完成仿真验证，保障算法操控稳定、响应高效且安全； 2、负责VMC算法工程化落地，对接底层控制单元及硬件平台，完成代码编写、调试与标定，协同团队解决实车测试问题，确保算法适配不同车型； 3、负责跟踪VMC领域前沿技术，开展技术预研与创新，参与需求分析及规范制定，输出技术资料，配合团队推进项目并解决相关技术难题。
1、负责镁合金材料、结构、工艺、防腐处理、性能评价等前沿技术调研； 2、负责镁合金技术路线规划、布局和技术开发，包括AI+材料开发、AI+结构设计、工艺开发、性能评价等； 3、负责镁合金零件的结构优化，采用AI+结构的方法实现结构优化； 4、负责镁合金零件的试制、投产等问题处理，各个阶段的质量提升优化。
1、研究驾乘人员动态舒适性、晕动与车辆动力学特征的关联性，建立对应的“人-车”耦合仿真模型； 2、负责驾乘人员主观评价与典型道路特征、车辆动力学特征的聚类分析，分解出需要关注的道路场景和动力学工况； 3、根据综合评价体系，指导各车型动力学性能的定义、软件控制逻辑构建，并负责动力学性能达成； 4、跟踪前沿产业界、学术界技术进展，在汽车相关业务场景上应用落地，持续迭代优化。
1、负责运动开发域的集成控制系统需求和架构的辅助开发； 2、负责运动开发集成控制车辆状态估算和创新功能的设计开发； 3、负责运动开发域功能实车测试和性能开发。
1、负责收集并整理业务需求，并能深入思考业务需求本质，抽象用户需求； 2、能独立完成场景调研和需求文档，提炼系统集成及赋能场景，并输出解决方案； 3、能够独立跟进项目的各个环节，从功能设计、研发测试一直到项目上线； 4、与其他部门紧密协作，洞察电商运营管理各环节痛点，参与电商运营&质量流程体系建设； 5、加分项：独立开发轻量级自动化工具、插件或爬虫程序
1、Agent平台架构与核心能力建设 - 主导Agent产品从技术选型到架构落地的全周期建设，打造面向大规模用户场景的智能体服务平台； - 抽象通用Agent能力层，沉淀可复用的任务调度、技能编排、状态管理等基础组件，支撑业务快速接入； - 围绕MiMo基座模型能力边界设计Agent系统架构，确保模型能力到产品体验的高效转化； 2、AI-Native开发与模型能力探索 - 深度实践AI辅助编程（VibeCoding），将大模型作为核心生产力工具融入日常开发全流程； - 前沿探索MiMo模型能力边界，将代码生成、长上下文、多模态理解等基座能力转化为产品侧的差异化体验； - 持续跟踪开源与自研模型迭代节奏，将新模型能力快速集成至Agent系统； 3、Prompt Engineering与推理链路优化 - 构建面向复杂业务场景的Prompt体系与上下文管理策略，最大化基座模型输出质量与稳定性 - 打通模型推理全链路（网关→推理→后处理），与算法团队协同推进模型效果持续调优 - 参与模型微调（SFT/RLHF/GRPO）数据构建与效果评估，为基座模型的Agent能力进化提供工程支撑。
我们正在构建下一代具备自主软件安全分析能力的大模型——能够独立发现操作系统、浏览器及关键基础设施中长达数十年未被检出的零日漏洞，并在无人工干预的情况下生成可执行的漏洞利用链。 核心职责 1、负责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； 2、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； 3、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； 4、与红队工程师协作，对模型的进攻性能力进行双用途风险评估与控制； 5、研究长上下文代码推理、跨文件调用链分析、符号执行辅助等关键技术。
将围绕多模态（文本、图像、音频、视频）理解和生成统一的基座大模型的数据、模型结构、统一建模方式、训练与推理优化、深度推理等核心问题展开研究，具体研究内容包括： 1、多模态（文本、图像、音频、视频）数据的收集、合成及数据策略，提升质量、多样性、可扩展性； 2、探索多模态理解与生成统一的建模方式； 3、多模态模型的模型结构的设计与优化，高效的大规模分布式训练和推理系统（云侧和端侧）； 4、研究多模态模型的深度推理范式。
1、大规模语音模态预训练 研究如何用千万小时级别语音数据在百亿级别参数模型上进行高效预训练，有效提取与利用通用声学与语义特征，提升语言理解及语音生成的一致性和自然度。 2、多语言语音理解与生成 研究跨语言语音数据的共享表示方法，提升语音模型对多语言、方言的适配能力。 3、噪声环境及复杂声学场景下的处理能力 研究语音大模型在嘈杂、混响、远场等典型场景下的泛化性。 4、探索高效语音信息压缩方法 研究语音模态压缩方法，以实现长时理解，并适配不同类型的设备（云侧和端侧）的部署需求。
1、设计和实现支持大规模分布式训练的集群和框架； 2、 构建高效的推理框架和算子优化，支持超大规模模型的在线和离线推理需求； 3、研究PD分离、Context Caching、模型量化、推敲编码等推理优化技术。
1、研发家居场景的具身智能软硬件关键技术，作出关键创新突破，包括机械臂软硬件系统、机械臂端到端VLA模型、机器人导航/避障/规划控制算法、世界模型、家居场景3D高精度数字地图等； 2、将如上具身智能软硬件关键技术落地在小米扫地机器人等核心旗舰产品上，提升小米扫地机器人的智能化体验和产品核心竞争力。
1、研发家居场景的具身智能软硬件关键技术，作出关键创新突破，包括机械臂软硬件系统、机械臂端到端VLA模型、机器人导航/避障/规划控制算法、世界模型、家居场景3D高精度数字地图等； 2、将如上具身智能软硬件关键技术落地在小米扫地机器人等核心旗舰产品上，提升小米扫地机器人的智能化体验和产品核心竞争力。
1、设计并实现多模态事件关联引擎，支持跨设备、跨时间窗口的事件组合推理； 2、研究端侧轻量模型与云端大模型的分层调度策略，建立成本-效果评估框架； 3、设计 Agent 学习闭环——从行为信号采集、模式识别到规则固化的全链路机制； 4、构建 Agent 效果评估管道，支持离线 session 采样分析与自动化问题诊断； 5、参与系统原型搭建，在真实家庭设备环境中验证方案有效性。
当模型规模触顶硬件天花板，真正的突破来自从模型到芯片的协同设计（Co-design）——让模型结构天然适配硬件特性，让芯片架构为模型量身定制。这正是我们在做的事。你将深入 MiMo 大模型的核心，从模型架构到推理效率，再到与自研芯片团队的深度协作，打通从算法到硅片的全链路。 你会做什么？ 1、模型架构设计：参与大模型核心架构的探索与迭代，设计兼顾建模能力与计算效率的架构（如高效 Attention 等）； 2、模型高效推理：研究低比特量化、稀疏化、投机解码等技术，在精度与推理效率之间找到最优解； 3、端到端性能优化：从算子、内存访问模式到系统级调度，推动软硬件协同的极致性能； 4、芯片协同设计：基于对芯片计算特性（数据流、存储层次、互联带宽）的理解，将模型侧的洞察转化为芯片架构的设计指引，与自研芯片团队紧密合作。
1、 参与视觉生成与编辑相关的大模型算法研发，包括图像编辑模型、视频编辑模型、图像视频画质优化、重点场景效果优化、性能与效果平衡、高可控生成等，探索领域前沿，持续创新，打造有影响力的高水平技术； 2、 图像视频编辑Agent系统研发。
1、 参与研究视觉理解和推理的核心技术，包括图像理解与推理、长视频理解与推理、美学理解、空间理解、世界模型等； 2、参与基于视觉理解的Agent系统研发探索，包括GUI Agent等。
1、研发下一代AI驱动的软件工程范式 - 构建面向移动端及嵌入式OS的智能编程系统，探索LLM在代码生成、架构设计、静态分析及测试用例生成等全流程的自治能力； - 研发智能编程辅助系统，实现需求文档→技术方案→代码实现→测试验证的端到端闭环开发。 2、构建软件工程Agent体系架构 - 设计具有记忆、规划与工具调用能力的多智能体框架，实现复杂功能开发的自主决策与执行； - 开发基于强化学习的Agent协作机制，优化代码质量、构建成功率等核心指标。 3、研发超大规模代码检索增强生成系统 - 设计高效的多粒度代码索引结构与语义检索框架，实现亿级代码片段的高精准召回与排序； - 研发代码知识库与LLM深度融合的混合检索技术，提升复杂项目上下文理解与跨文件依赖分析能力。 4、微调和评估软件工程领域专用模型 - 针对IDE补全、对话等场景微调专用小参数大模型，提升代码生成率； - 评估大模型在特定软件工程领域的能力，针对具体研发场景选择适合的模型。 5、前沿技术探索与专利布局 - 跟踪代码大模型、程序分析、AI软件工程等领域国际顶会（ICSE/PLDI/NeurIPS等）最新进展； - 主导技术创新点的专利撰写与学术论文产出。
1、负责探索大型软件工程的AI自进化系统研究。
1、电机控制器硬件平台的技术路线, 及前沿技术和先进工艺研究； 2、硬件需求分析及硬件系统设计，定义控制器硬件功能模块框图； 3、功率模块与母线电容规格定义、选型设计； 4、电路原路图集成及layout设计。