职位描述：
1. 基于自适应滤波技术（Fx-LMS等）开发前馈式主动降噪算法，完成实车参数调试、工况识别与稳定性控制；
2. 完成在ADSP、ADI平台上的算法移植与优化；
3. RNC算法的性能评估与测试；
职位要求：
1. 硕士研究生及以上学历，博士在读优先，信号处理、声学、车辆工程、计算机等相关专业；
2. 熟悉自适应滤波技术及前馈式、反馈式车载噪声抑制策略；
3. 掌握MATLAB、Python、C/C++等编程语言，具备较强的代码实现与调试能力，并能在车载系统中进行音频信号处理；
4. 熟悉深度学习相关算法，能够在TensorFlow/PyTorch上开展试验；
5. 具有主动思考、积极探索技术解决方案的能力；
招聘部门：
小米
工作地点：
上海市
面试建议：
这个音频算法开发工程师实习生的职位有几个关键点需要特别注意。首先，职位明确要求候选人具备自适应滤波技术的实战经验，特别是Fx-LMS算法在车载环境中的应用能力。其次，不同于一般的音频算法岗位，这里特别强调在ADSP和ADI平台上的移植优化能力，这意味着面试官会非常看重候选人的嵌入式系统开发经验。最后，虽然职位是实习生，但要求中提到了深度学习相关算法，这表明公司希望候选人具备一定的AI背景。 针对这些要求，我建议候选人在准备面试时重点复习自适应滤波技术的原理和实现细节，特别是Fx-LMS算法的数学推导和实际应用案例。同时，要准备展示自己在嵌入式平台上优化算法的经验，最好能准备一两个具体的项目案例。对于深度学习部分，不必太过深入，但至少要能解释清楚常见的神经网络结构如何应用于音频处理领域。此外，由于是车载应用，建议了解一下汽车NVH（噪声、振动与声振粗糙度）的基本概念，这会让你在讨论车载噪声抑制策略时更有说服力。