1.参与手机内表界面材料、功能材料等的创新方案及竞争力相关的技术分析和研究,从分子设计及配方设计角度进行材料及工艺开发,或通过技术堆叠满足功能和外观需求; 2.承担手机内材料使用需求及技术难点突破,从材料技术底层分析解决问题; 3.具备技术分析能力,能逆向拆解器件模组结构以及材料微结构和工艺实现过程; 4.通过理论构建或仿真等手段进行微观分子设计实现宏观结构,功能和外观; 5.负责表界面材料及工艺领域重难点攻关; 6.负责新材料工艺技术规范撰写,以及联合质量部进行新材料测试用例开发; 7.联合业界厂家,高校及研究机构开发新材料和工艺; 8.承担业内前沿材料技术发展,产业链进程的识别和跟踪工作,发掘并孵化高价值,创新型前沿材料 【博士后课题:新型多功能材料研究】 1. 根据各类物质表界面状态、开发相应无/有机及有机无机复合相关材料研究,以满足各类结构、功能、外观需求; 2. 开展新型表界面材料分析研究; 3. 通过各类表界面应用失效场景,针对性补强分析,开展具有攻克行业重点/难点问题的关键材料技术研究。 职位要求 1、博士学历; 2、无机/有机化学、表界面化学、化学合成等专业方向毕业; 3、具有极强的化学理论基础; 3、具有优秀的实验设计、方案设计和数据分析能力; 4、具备极强的自驱力及团队合作能力,对未知技术领域充满热情; 5、优秀的英语阅读能力。
小米AI实验室正式成立于2017年9月,旨在研发业内一流的AI技术,为全集团的核心产品和关键业务交付关键AI能⼒。实验室现有大模型、声学、语音、视觉、机器学习等研究方向。近年来,实验室研制的系列AI技术已经广泛落地到公司的手机、智能汽车、小爱同学、AIoT、新零售、智能制造等产品和业务当中,为公司的产品体验、业务效率提升提供了强大的技术支撑。实验室的技术成果曾亮相集团级发布会70余次,团队在国内外权威技术竞赛中获得23项冠军,发表顶刊顶会论文80余篇。2021年度,小米 AI 实验室以入选《麻省理工科技评论》中国2021人工智能创新研究院。 岗位描述: 1、研究声学语音大模型算法,优化以及应用 2、应用方向包括但不限于语音识别,语音合成,声音理解与重建,降噪等 3. 发表学术论文与专利,参加国际国际声学语音学术竞赛 【博士后课题:声学语音大模型的算法研发与应用】 1. 开展声学语音大模型算法及优化关键技术研究 2. 应用方向包括但不限于语音识别,语音合成,声音理解与重建,降噪等 职位要求 1. 声学语音、信号处理,物理数学方向硕士及以上 2. 熟悉C、C++和Python 3. 有开源项目经验优先
职位描述 岗位描述: 1、负责自动驾驶场景下行为轨迹预测算法研发; 2、相关数据指导采集、汇总; 3、定位、感知、规控等上下游模块联和调优; 4、负责探索前沿预测算法,更好的解决实际的路测问题。 【博士后课题:自动驾驶预测算法研究】 1、开展自动驾驶场景下行为轨迹预测算法研究; 2、同时开展探索前沿预测算法研究; 职位要求 任职要求: 1、计算机、自动化、车辆工程等相关专业; 2、有自动驾驶行为预测方面的研究或者开发经验; 3、熟悉深度学习框架,熟悉CNN、LSTM、GRU、Transformer等网络结构及其训练; 4、良好的沟通能力和团队协作能力; 加分项: - 具有实车联调优化经验; - 有较强的研究能力优先,如在顶会发表过论文; - 熟悉TensorFlow, PyTorch等框架实现原理,能够实现高效训练代码; - 在ACM-ICPC、TopCoder等竞赛中获得过优异成绩。
职位描述 1、研发模块化、One-Model等架构的端到端自驾算法; 2、研发结果更可控的深度学习预测-决策-规控技术,适配更无损得感知信息传递; 3、研发更具备可拓展性的预测-决策-规控技术,随训练数据规模增在效果持续提升; 4、研发强化学习等技术,在模型学习基础上进一步提升端到端自驾算法效果。 【博士后课题:自动驾驶端到端算法关键技术研究】 开展模块化、One-Model等端到端自驾系统关键技术研究 职位要求 1、对于端到端自驾系统有较好的认知,具备该方向研究背景和实操经验者优先; 2、对于基于深度学习的预测-决策-规控模型有较好的认知,具备该方向研究背景和实操经验者优先; 3、在自动驾驶或者机器人顶级会议以一作发表文章者优先。
职位描述 1、负责自动驾驶系统感知算法相关的研发,追踪并改进前沿深度学习感知算法,包括但不限于多模态BEV物体检测分割,在线地图构建,3D点云障碍物识别、图像分割、深度学习等; 2、探索前沿算法在真实自动驾驶问题中的应用,促进算法探索和落地。 【博士后课题:感知算法研究】 追踪并改进前沿深度学习感知算法,包括但不限于多模态BEV物体检测分割,在线地图构建等; 职位要求 1、人工智能、机器学习、计算机视觉等方向本科及以上学历,硕士优先; 2、熟练掌握深度学习、计算机视觉或(和)经典多视几何基础理论,有相关项目经验;或者有较强的研究能力优先,如在CV领域发表过第一作者顶会期刊论文;(满足一条即可) 3、优秀的编程能力,熟悉C/C++或Python; 4、有较强的独立解决问题能力,学习能力及沟通能力; 加分项: 1、熟悉TensorFlow, PyTorch等框架实现原理,能够实现高效训练代码; 2、在ACM-ICPC、TopCoder等竞赛中获得过优异成绩。
职位描述 1、开发基于AI的决策规划系统,负责模型研究、训练和部署,解决城市、高速等场景下的交互决策、轨迹规划问题 2、训练数据定义、处理 3、试验设计, 性能调试、评测方案设计" 【博士后课题:决策规划关键技术研究】 基于learning和大模型的决策规划研究 职位要求 1、计算机、自动化、数学、自动驾驶等相关方向硕士及以上学历,博士优先; 2、熟练掌握linux下C++开发,良好的数据结构和算法基础; 3、熟悉深度学习框架, 熟悉CNN、LSTM、GRU、Transformers等网络结构及其训练; 4、 优秀的问题转化与建模能力,对基于AI的规控算法设计(特别是城市与高速等行车场景)有研究 加分项: 1、有较强的研究能力, 如在顶会发表过论文; 2、在ACM-ICPC、TopCoder等竞赛中获得过优异成绩; 3、有NLP、多模态方面的学术或者项目经历, 有大模型实践经验"
职位描述 负责自动驾驶系统感知方案相关研发,包括但不限于: 1、融合感知、CV算法相关研发; 2、测距方案设计,3D点云后处理; 3、自动驾驶芯片算法平台相关开发; 【博士后课题:感知融合算法研究】 探索真实自动驾驶系统中的融合及状态估计问题的能力边界。追踪并改进前沿算法,寻找合适的数学工具,解决系统中的问题,促进算法落地。参与实际自动驾驶系统中融合算法的开发与测试。 职位要求 任职要求: 1、计算机科学、软件相关专业硕士及以上,博士优先; 2、扎实的编程能力,熟练掌握C++/Python/Go/Java等至少一种主流编程语言; 3、对AI算法、CV、SLAM算法有深刻理解; 4、良好的沟通能力和学习能力; 加分项: 1、熟悉VIO系统感知算法方案设计; 2、数学基础能力强,熟悉信号处理领域; 3、在ACM-ICPC、TopCoder等竞赛中获得过优异成绩。
工作内容 1、对基座模型进行持续提升,包括逻辑推理能力、文档解析能力等通用能力和个性化、长文本等核心技术; 2、对自进化技术进行持续提升,包括基于强化学习和搜索策略的技术演进和超级对齐能力构建; 3、高效的推理引擎和系统,包括execution和serving层的核心技术,如低bit权重量化、kv量化、推测解码、batching策略等; 4、积极探索人工智能与京东业务结合的前沿技术创新和算法研究。 任职资格 1、计算机科学、人工智能、电子信息等相关学科博士; 2、具有在深度学习或计算机体系结构深厚的基础知识; 3、具有出色的编程经验和快速动手的能力; 4、在主要系统与机器学习顶级会议(如NeurIPS, ICML, ICLR, OSDI, MLSys)上发表过论文; 5、具有软件工程工具和Linux(如Git、CMake、CI和GDB)的经验; 6、具有编译优化、CUDA、OpenCL知识优先。
工作内容 基于零售的搜索业务,进行深度学习和大模型的前沿创新与应用落地,提升用户体验与业务效果,包括不限于: 1、研究并突破超长用户行为序列建模、大规模商品异质图建模和搜索相关性大语言模型在搜索场景的应用方法; 2、基于海量的用户和商家数据,优化商品搜索的召回排序模型,包括模型样本选取、结构设计、特征选择、算法优化等。 任职资格 1、计算机、统计学、数学、运筹学、数据分析等相关专业,全日制统招院校博士学历; 2、掌握C/C++/Java/Python等至少一门高级编程语言,对算法和数据结构有深厚兴趣; 3、熟悉机器学习相关算法,对技术实现和技术原理有较为深厚的兴趣; 4、了解机器学习的前沿技术,熟悉Tensorflow、PyTorch、Hadoop、Spark者优先; 5、在人工智能或计算机体系结构等领域国际顶级期刊会议发表过论文,如ICML, NeurIPS, ICLR, AAAI, ACL, CVPR, TPAMI, JMLR,OSDI, MLSys等; 6、优秀的自驱力,对于挑战性难题充满好奇心。
工作内容 1、基于模仿学习/强化学习方法,结合经典机器人运动学、动力学方法,设计开发仿人机器人控制算法,增强机器人技能丰富度和泛化能力,使之适用于普遍的家庭任务; 2、与基础多模态大模型、电子电气工程配合,构建完整的机器人感知、推理与决策、规划、执行方案; 3、利用视觉内容生成和数字孪生仿真技术,加速机器人控制相关的数据采集和算法训练的进程。 【职位亮点】 1、前沿仿人机器人研发方向,涉及最先进的具身技术和大模型应用的研发; 2、家用机器人方向,有智能机器人家用化里程碑式的意义。 任职资格 1、有机械臂或灵巧手控制算法设计开发经验。精通机器人控制基础理论和算法应用,包括运动学、动力学、轨迹规划、控制传动等; 2、精通机器学习和深度学习相关知识,掌握具身智能相关的模仿学习、强化学习方法和前沿研究; 3、熟悉机器人工程化工具和开发语言,包括ROS2系统及相关仿真环境,精通C/C++/Python其中一种开发语言; 4、了解前沿视觉相关算法,包括目标检测、分割、目标位姿估计等; 5、计算机、电子信息、人工智能、机器人相关专业博士,有较好的数学基础和沟通能力。
工作内容 1、数据算法策略:搭建数据处理pipeline,提升数据流程的效率和质量;探索不断提升数据质量的方法,包括但不限于筛选/合成等。包括文本、语音、图像、视频等多模态数据; 2、大语言模型训练:通过持续预训练、指令微调、RLHF技术手段,保持大模型通用能力不变,提升大模型医疗能力。涉及技术包括但不限于自动数据配比、提升指令数据质量、多样性、奖励建模、DPO、自进化等技术; 3、多模态大模型训练:图文视频多模态预训练、多模态大语言模型等相关技术研究,包括跨模态对齐、多模态理解,多模态生成等任务,参与多模态大模型的设计、训练、调优及评测工作,并推进多模态大模型在业务场景的应用落地; 4、应用:在问诊、诊断等方向达到医生能力等效,并应用于京东健康医疗服务,实现医生效率提升。构建AI原生产品,应用于大规模C端用户健康管理。 任职资格 1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业优秀博士; 2、熟练掌握NLP基础理论和相关技术,在一个或多个领域能够独立开展研发工作,熟练使用至少一种编程语言和深度学习框架,熟练使用常用深度学习工具; 3、在ACL、EMNLP、SIGIR、NAACL、COLING、IJCAI、AAAI、KDD等学术会议或期刊以第一作者发表过文章,大型NLP竞赛获奖者或有实际项目开发经验者优先; 4、良好的逻辑思维、优秀的分析问题能力,可以快速定位并解决问题,具有良好的代码编写习惯,对解决具有挑战性问题充满热情,有志于使用前沿AI技术解决工业、健康等产业问题。
工作内容 该岗位将致力于推动公司在大模型应用(Copilot)方面的进展,引领公司在开发生成模型和算法方面的努力,重点推进公司大数据计算和分析的代码生成,做到完全无人研发。公司寻找具备生成建模研究经验的研究人员,兼具优秀的工程能力,他们不仅能够依托公司优质的大数据资源,站在业界已有的大模型肩膀上,提出算法改进方案,还能推动精调模型在公司规模化落地,提升公司大数据研发效率的同时,打造公司在大模型时代的业界技术影响力。具体职责有: 1、依托公司海量数据资源,基于业界开源的大模型技术,开发符合公司业务诉求的大模型,包括设计,实现与评估,以及规模化落地业务; 2、实时跟踪大模型研究进展,探索研究下一代大模型技术,包括模型结构算法的创新,合成数据研究,超大规模分布式AI工程系统设计与实现等; 3、与团队成员和其他部门紧密协作,创新,共同推动大模型技术前沿发展,打造公司 AI 在业界的影响力。 任职资格 1、计算机科学、人工智能、机器学习或相关学科博士; 2、深入理解人工职能,机器学习等专业知识,有丰富的生成建模研究和工程经验; 3、熟练掌握业界开源大模型和开源深度学习框架,如:Llama,GPT,PyTorch,DeepSpeed等; 4、优秀的编程技能,精通Python、C++等编程语言; 5、具备良好的团队合作精神和中英文沟通能力; 6、在顶级会议(如NIPS,KDD,ICLR)上发表过深度学习/大模型相关论文。
工作内容 1、 深入理解系统运行机制:对所研究领域内的操作系统架构、内核安全、应用沙箱、数据加密、安全协议等核心安全机制熟知,能够及时跟踪并研究最新的安全漏洞与攻击手段; 2、漏洞挖掘与利用分析能力: 能够通过自动化和人工等手段,挖掘系统和应用中的潜在安全漏洞,并能进行漏洞验证及利用; 3、逆向能力:熟练掌握逆向工程、二进制分析、调试技术等安全研究方法。 任职资格 1、有顶级安全赛事Top排名:DefCon、Pwn2Own、HITCON、ASIS CTF、网鼎杯、天府杯、强网杯、XCTF联赛、DefCon授权赛、GeekPwn特殊赛事等,或所在组织获得CTFtime Top 100; 2、挖掘通用系统高危以上漏洞并获得CVE编号; 3、获得过苹果、谷歌、微软、华为等顶级大厂系统级或浏览器漏洞致谢; 4、在BlackHat、DefCon、GeekCon、CanSecWest等顶会上发表过演讲; 5、发表过顶刊、顶会,或在四大(SCI、EI、ISTP、ISR)发表过信息安全论文。
工作内容 基于零售的广告业务,进行智能出价/智能投放前沿创新与应用落地,提升业务效果与商家体验,包括不限于: 1、参与打造满足广告主多场景需求的智能出价产品矩阵(OCPX/eCPC/Maximize Conversions),推动京东广告收入持续健康增长; 2、基于广告主表达的预算,成本等约束,对出价和计费机制进行优化,最大化商家的获量和广告消耗,主要研究点包括大规模复杂竞价的离线模拟、基于强化学习和大模型的出价决策、转化延迟、冷启动、价量关系预估、因果推断等; 3、基于京东的海量数据,持续优化搜索推荐广告的转化率模型,在用户行为建模,自监督学习,多任务建模等方向进行技术创新; 4、对智能投放时代的广告机制设计进行研究,探索如何实现不同渠道,不同广告产品线间协同最优发展; 5、将创新的工作成果,发表在业界顶会上,提升公司的技术影响力。 任职资格 1、计算机、自动化等相关专业,全日制统招院校博士学历; 2、在强化学习、大规模机器学习、大语言模型、多模态、运筹优化、博弈论、因果推断等方向之一有丰富的经验,有在搜索、推荐、广告领域的研究或者应用经验更佳; 3、扎实的编程能力,对常见机器学习算法有深刻的理解; 4、在计算机顶会上有论文产出,如ICML, NeurIPS, RecSys, KDD, AAAI, ICLR, ACL, CVPR等; 5、优秀的自驱力,对广告业务有强烈兴趣,对于挑战性难题充满好奇心。