职位描述：
1. 负责智驾车端模型/云端大模型的算法评测工作，运用数据驱动的方式推动模型持续优化与迭代升级；
2. 搭建车端/云端算法评测框架，建设全面的评测数据体系，保障评测数据的精准性和全面性；
3. 负责仿真评测系统的搭建与完善，构建多场景、多维度的评测指标，确保算法在复杂场景下的稳定性和可靠性；
4. 开发并优化评测相关的算法模型，提升评测系统的效率与准确度，协助建立自动化评测工具链，实现算法评测流程的标准化与自动化；
5. 推动评测工具与平台的持续迭代，支持不同算法模块的快速集成与评估，确保测试工具的扩展性与可用性。
根据评测数据与结果，提出算法优化方案，推动算法的快速迭代与性能提升。
职位要求：
1. 具备智驾相关算法研发经验，熟悉端到端/VLA算法及其应用场景；
2. 具备深度学习模型开发经验，了解各类智驾算法SOTA评测指标及原理与实现；
3. 熟练掌握Python编程，具备基于数据驱动的算法开发能力，能够根据评测结果灵活调整和优化算法模型；
4. 具备评测框架搭建与工具链开发经验，了解常用评测工具的使用和优化；
5. 较强的问题解决能力与团队协作能力，能够在复杂的技术环境中推动项目落地；
加分项：
1. 具备端到端相关工作经验，有评测工具或平台开发经验者优先；
2. 发表过相关领域的技术论文（Paper），或在国际知名会议、期刊上有学术成果；
3. 在算法竞赛中有优异成绩，或有实际项目中的算法优化与评测经验。
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市、武汉市 ID：A255087
面试建议：
智驾模型评测算法工程师是一个技术含量很高的岗位，它要求候选人不仅要懂算法开发，更要精通算法评测体系的建设。从职位描述可以看出，小米特别看重候选人搭建评测框架的能力，这包括数据体系的建设、仿真评测系统的搭建以及评测指标的制定。另一个关键点是能够基于评测结果提出优化方案，这需要候选人具备数据驱动的思维方式和算法优化的实战经验。 建议应聘者重点准备三个方面的内容：首先是要深入理解自动驾驶算法的评测体系，特别是端到端/VLA算法的评测指标和方法论；其次是要准备具体的项目案例，展示自己在评测框架搭建和算法优化方面的实际经验；最后要熟悉Python编程和常用评测工具的使用。在面试过程中，面试官很可能会通过技术问题来考察你对算法原理的理解深度，以及解决实际问题的能力。建议提前准备一些技术细节问题，比如如何设计一个有效的评测指标，或者如何处理评测中发现的算法缺陷。