共 581 个在招岗位 · 小米在上海的最新招聘信息
1. 主导SOC芯片定义，主导和参与产品关键场景的设计、实现和验证； 2. 主导SOC软件需求分析、架构设计和方案分析，输出需求规格和系统分析文档； 3. 负责技术体系搭建，参与技术评审与决策； 4. 洞察行业软硬件技术趋势及AI时代系统架构演进方向（如端侧AI部署、异构计算、AI框架集成），输出领域技术规划，推动软硬件协同设计； 5. 指导开发团队攻克技术难题，确保从架构到量产的端到端交付；
1. 设计多Agent协作架构与Tooling System，推动Agent在软件工程场景的规模化工程化落地； 2. 负责Prompt Engineering、Memory机制、任务规划模块(Planner)的设计与持续调优； 3. 主导Prompt/RAG/Fine-tune技术选型，建设自动化评估Pipeline和稳定性保障体系； 4. 与产品、业务团队协作，将业务需求转化为Agent技术方案； 5. 跟踪多Agent系统、LLM应用、工具学习等前沿技术，推动技术方案持续演进。
1. 负责DDRC或DDRPHY方向的验证工作：DDRC方向负责控制器功能验证、性能验证、低功耗验证；DDRPHY方向负责PHY架构验证、数模交互cosim验证、training算法开发验证； 2. 制定验证计划，搭建维护UVM验证环境，提取验证特性，完成覆盖率收敛，确保验证完备性； 3. 编写和维护验证组件及脚本，提升DDR验证的自动化和效率； 4. 与DDRC设计、PHY设计、系统软件团队紧密协作，完成端到端验证闭环；确保DDR方案满足AI场景的高带宽低延时需求； 5. 跟踪DDR/LPDDR技术演进（如LPDDR5X/DDR6），持续优化验证策略。
1. 作为GPU交付和应用领域owner，负责SoC中GPU选型、性能能效规划、供电热评估、低功耗策略； 2. 负责GPU profile定义和优化、中后端实现策略评估； 3. 和三方vendor及SoC团队一起，针对GPU微架构特点实现GPU和SoC/总线/cache/DDR的联合优化设计； 4. 和软件及量产团队一起，完成GPU相关软件和应用优化，支撑量产中GPU相关PI/热/memory等问题的端到端交付； 5. 跟踪GPU/图形处理器技术演进及端侧AI芯片对GPU算力的需求，牵引三方GPU微架构设计优化；
1. 负责Linux操作系统的定制和开发； 2. 负责监控告警等基础服务组件的设计、开发、优化； 3. 负责Linux发行版的稳定性、兼容性、性能看护，推动系统级问题的定位和解决； 4. 参与Linux发行版构建流程和工具链建设； 5. 跟踪Linux发行版社区演进及AI时代系统级新需求（如AI调度、NPU驱动框架），推动技术方向与社区对齐；
1. 负责Android/iOS平台用户典型业务场景的系统性能能效分析； 2. 负责自研芯片平台性能功耗分析和优化，构建性能能效分析工具链和大数据平台； 3. 挖掘用户隐藏痛点(续航/游戏/应用体验)，提炼产品设计需求； 4. 与芯片设计、系统软件团队协同，推动性能能效优化方案落地； 5. 跟踪业界竞品平台性能能效前沿技术及端侧AI场景能效需求，进行专利技术挖掘，牵引芯片设计和产品宣传方向；
1、负责子系统/系统级的全流程验证； 2、根据设计规格制定验证计划及验证策略，根据设计及架构需求提取验证特性； 3、搭建验证环境，创建并调试验证用例，收集并分析覆盖率，完成网表级仿真； 4、开发或修改验证脚本，提高整体验证效率； 5、业界新技术、新工具、新方法学的研究及开发。
1. 负责SoC DDRC&Phy的软硬件规格定义，DDR领域系统分析，关键架构设计； 2. 负责SoC DDR端到端的功耗和性能分析及优化，构建DDR领域竞争力； 3. 参与DDR软件方案的设计、开发和调试； 4. 与DDRC设计、PHY设计、系统软件团队协同，确保DDR软件方案与硬件方案的端到端对齐； 5. 跟踪DDR技术标准演进及AI对内存带宽的需求，推动DDR软件方案持续优化；
1. 基于LLVM框架进行处理器芯片ISA编译器的分析、开发和优化； 2. 针对处理器芯片架构进行图编译器开发优化，算子端到端优化，Android编译器与运行时优化； 3. 联合芯片及框架层进行预研并落地下一代产品； 4. 与硬件团队联调并进行联合优化，确保编译器方案的工程落地； 5. 洞察业界编译器与运行时关键演进技术（如AI编译栈、端侧大模型推理优化），推动编译技术持续迭代；
1. 参与AI芯片软硬协同架构分析及微架构设计，覆盖推理和训练两个场景； 2. 参与AI系统软硬件协同架构设计，包括调度子系统、编译子系统、AI扩展ISA； 3. 参与芯片需求分析、分解和管理，整芯片关键特性取舍分析和决策，竞品分析和竞争力规划； 4. 与AI算法、编译器、系统软件团队协同，确保AI芯片架构满足端侧AI部署的性能和功耗要求； 5. 跟踪业界AI芯片架构前沿技术（如存内计算、稀疏计算、混合精度训练、NVLink/UALink互联），参与芯片关键前沿技术预研；
1. 负责新车型整体设计管理工作，进行设计研究、前期设计、生产设计、数字建模、实体建模和生活产品创意设计等。 2. 监督外观和内饰设计、CMF 设计、数字设计、生活方式设计、项目管理等。 3. 促进不同部门之间的协作和信息交流，确保产品的成功开发。 4. 提出创意想法，清晰传达设计意图和愿景，具有突破性思维和前瞻性设计眼光。
1. 负责开发汽车ECU嵌入式系统底层软件的测试方案、测试环境、测试案例、测试脚本; 2. 负责自动化测试环境中，嵌入式软硬件的开发，包括原理图设计、PCB布局、嵌入式软件开发和调试等； 3. 负责编写自动化测试脚本，针对MCU底软模块开展测试活动，包括(但不限于)以下一项或几项：CAN/LIN/Ethernet通信测试、诊断测试、IO驱动级测试、故障管理测试、BLDC电机测试、功能安全测试等； 4. 参与CICD持续测试环境搭建；
1. 负责汽车外饰方案设计，包括设计手绘，设计效果图； 2. 与数字模型师协作完成三维方案推敲，优化； 3. 与工程团队协作，分析解决设计与工程平衡问题，提出解决方案； 4. 指导油泥模型师完成油泥模型制作，调试，优化； 5. 指导帮助创意外饰设计师完成设计，保证概念创意在各阶段的延续性，执行度（Class A主要跟踪人）； 6. 配合细节设计师完成细节设计，参与负责设计前，中，后期工作； 7. 五年及以上工作经验，具有至少一台量产车设计研发经验，熟悉量产整车开发流程，有完善外饰设计工程知识积累。
1. 协助团队完成AI电芯开发相关基础工作，包括电芯性能/制程数据的收集、整理，保障数据准确性和完整性，为AI模型训练提供基础支撑。 2. 辅助开展AI模型在电芯开发中的应用落地，包括但不限于电芯材料配方优化、工艺参数调控、性能预测等场景的模型辅助测试与验证。 3. 协助查阅电芯开发、AI算法（机器学习、深度学习）相关专利、文献，整理技术要点，为团队技术方案优化提供参考。 4. 参与团队技术会议，记录会议要点，协助整理实验报告、技术文档，跟进AI电芯开发相关实验的进度，反馈实验过程中的问题。 5. 完成部门交办的其他与AI电芯开发相关的辅助工作。
1. 作为增程/电驱系统质量负责人，深度参与各车型项目动力总成零件的数据发布、FMEA评审、DFM评审、DVP评审、供应商产线质量评审等活动，识别风险项目，策划质量专项活动，实现全生命周期零件质量成熟度的提升及高质量交付； 2. 完成增程/电驱产品的新技术、新材料、新结构、新工艺进行风险识别及管控；针对市场问题导入工程设计端、工厂、供应商等进行规避； 4. 牵头跨部门系统团队，分析增程/电驱产品的开发、量产质量问题，确定根本原因，制订长期措施并跟踪断点； 5. 对IPTV指标负责，跟踪推进问题关闭率，聚类TOP问题推进闭环解决； 6. 准备质量问题及状态报告，呈现产品质量表现以支持关键问题的决策； 7. 组织重大问题、批量问题的复盘，推动研发过程，生产过程，售后处置的持续改善。
1、负责小米汽车轮胎技术体系的搭建及应用； 2、根据整车性能要求，选择合适的轮胎技术方案； 3、参与整车轮胎调校，平衡NVH、滚阻、附着力、磨耗等各项技术指标的平衡； 4、负责轮胎开过过程中疑难问题的牵头解决；
1. 负责电驱动产品中的电机控制器硬件开发及测试相关工作； 2. 电机控制器硬件需求分析和子功能模块分解； 3. 电机控制器核心零部件如半导体，电容器，电流传感器等选型及设计工作； 4. 协调硬件FMEA、特殊特性定义，元器件采购、样品生产等相关活动； 5. 定义硬件测试规范，并基于测试规范进行硬件测试，如双脉冲，热测试，电气测试等
负责辅助驾驶传感器零部件的交付工作，涵盖摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等。 1. 零部件开发管理 - 牵头传感器技术文档编写、技术分析/评审、发包定点、试验大纲定义、发起技术协议签署。 - 完成开发节点交付与认证，追踪供应商开发进度，协调交付物（样件，测试报告）验收，3D/2D/电气图纸及数据校核。 2. 车型适配 - 结构数据校核，布置分析，关联系统校核（消光/遮光/风挡规格/油漆属性/保杠 等），内参标定验收，感知性能（主/客观图像、点云质量等）验收。 3. 问题分析跟进 - 牵头量产问题分析，推动性能优化或问题解决。 - 通过问题分析和推进，从应用侧提出零部件迭代需求（性能/质量/成本）；持续提升技术方案与功能需求的匹配度。
1、参与 Android 系统性能与内存领域的 DFX（可测试性、可诊断性、可观测性）体系设计； 2、梳理和规范性能/内存问题的采集点、日志格式、告警机制，形成 DFX 设计规范文档； 3、设计并实现自动化问题发现流水线：从数据埋点 → 异常检测 → AI 辅助归因 → 闭环报告； 4、与研发、测试、运维同学协作，将 DFX 能力集成到 CI/CD 及灰度监控系统中。
1、参与 Android 内存问题（OOM、内存泄漏、碎片化、RSS 异常增长等）的分析方法研究与工具建设； 2、开发或完善 heap dump 解析、smaps 分析、LMKD 行为追踪等工具模块； 3、结合 AI 能力构建内存问题智能诊断流程：自动提取关键指标、生成问题报告、给出优化建议； 4、配合测试同学在真实设备上复现和定位内存问题，积累典型 Case 库；
1、参与 Android 系统用户态与内核态性能分析工具的研发，包括 CPU 调度、I/O、帧率、唤醒延迟等维度； 2、基于 Perfetto、Simpleperf、eBPF 等平台进行数据采集模块的开发与优化； 3、探索将 LLM / AI Agent 能力引入性能分析链路，实现 trace 自动解读、瓶颈定位、根因归因等智能化功能； 4、编写工具使用文档及分析 Case 沉淀，推动工具在团队内落地；
1、负责制定测量策略、编写测量程序、执行尺寸测量任务； 2、支持报告模板制作、尺寸数据系统维护等； 3、负责测量支架及测量设备的点检和日常保养维护； 4、负责测量报告的整理、初审和预警等工作，对测量报告进行初步判断分析，并输出改进措施； 5、支持新导入测量设备的安装调试； 6、负责开发培训体系、编制培训材料，组织技能培训，进行人员技能培养，实施技能等级认证； 7、负责工位安全、5S、保密管理工作。
1. 负责Camera HAL3架构设计及开发； 2. 实现Device/Session管理， Request/Result管理； 3. 客制化的Pipeline控制的软件架构开发； 4. 负责图像处理算法的集成及性能优化； 5. 负责各camera场景下的性能/功耗等系统优化，稳定性/CTS问题分析处理； 6. Andorid系统升级的适配；
1、负责手机、车机类芯片解决方案AI计算方向的系统测试工作，保证产品测试交付质量 2、负责此领域的测试方案、用例输出，测试执行 3、参与对应领域必要的技术、项目攻关
1、负责芯片解决方案设计、测试策略设计、测试用例设计； 2、负责系统模块的分析、风险识别、风险预防、风险规避方案的设计； 3、负责系统模块的竞争力分析；
负责设计自研芯片配套的模拟IP或者解决方案中独立的模拟芯片，最终支持自研芯片平台或解决方案的产品化。
1、梳理蓝牙芯片测试范围，组织输出测试规格、测试方案、测试用例、测试自动化等 2、规划蓝牙测试团队搭建、测试环境构建、测试设备采购等 3、组内培养TE/FDE的蓝牙业务能力、蓝牙测试能力 4、梳理项目的蓝牙子系统测试策略、计划，包括功能、性能、兼容性、稳定性、外场体验等测试项，提前识别关键节点质量风险 5、评估项目蓝牙子系统质量状态，并给出应对措施 6、跟踪协议演进方向，并向部门引入前沿的协议能力、测试能力
岗位职责 1. 主导ISP领域噪声清晰度方向的算法架构设计、算法研发与优化，攻克核心技术难题； 2. 结合产品需求，完成算法的开发，验证，集成与优化，解决产品化过程中的技术问题，确保算法满足上限标准； 3. 跟踪行业技术趋势，推动算法创新，结合产品对算法进行优化，使相关产品效果达到业界领先水平。
1.负责项目的质量保证工作，通过质量策划、质量控制，能够识别预警项目风险，推动问题解决，保障项目目标达成。 2.制定项目度量计划，收集有效数据、分析项目状态并推动过程改进。建立项目看板，实现项目过程可视化管理。 3.组织质量回溯、项目复盘、TOPN改进，对问题改进和优秀实践加以流程固化，预防同类问题再次发生。 4.推动组织流程和质量体系建设，负责进行流程和质量方面的培训为团队赋能。制定IT化方案，解决实施过程问题，提高协作效率
对车型的全生命周期质量归口管理，聚焦车型质量目标设定、风险识别、问题闭环决策，通过统筹协调质量内部支撑资源，保障车型质量达标，满足用户需求与合规要求，规避质量风险。 1. 负责车型项目质量整体策划（包含质量活动策划、预算、质量资源投入）、竞品及相关车型NPS/IQS调研结果输入、竞品对标评价、质量目标设定 2. 负责确认NPS及用户体验问题规避方案、系统选型评审、质量目标分解、历史问题规避计划、明确DFMEA及成熟度推进计划 3. 负责四新及关键零部件成熟度&DFMEA评审、四新零部件SOR&DVP评审、四新零部件QTR评审、工程数据评审（PQ、保安防灾）、用户体验问题及历史问题规避数据验收、M车评审，数据评审质量阀组织，项目阶段重点问题推进 4. 负责用户体验问题及历史问题规避实车验收、各阶段实车质量评审认可、质量目标验收确认、制造质量及关键零部件制造成熟度、2TP、SRC、造车质量阀组织，质量日清会组织 5. 策划上市响应特战队，对售后数据进行多维度的深度挖掘和趋势分析，精准识别潜在的和系统性的质量风险。组织重点问题专项攻关 6. 持续推进NPS&IQS调研及产品质量持续改进提升、并定期向管理层汇报车型质量状况、重大改进项目的进展和风险
