职位描述：
1、开发基于模型的决策规划系统，解决城市、高速等场景下的交互决策、轨迹规划问题；
2、开发大规模强化学习算法与系统，完成Agent在虚拟环境中的训练以及Sim2Real的部署；
职位要求：
、计算机、自动化、数学、自动驾驶等相关方向硕士及以上学历；
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；
以下三点需满足至少一点：
1、熟悉常见的基于模型的规控与端到端算法
2、熟悉常见的大规模强化学习算法，并有在自动驾驶中的实践经历
3、熟悉常见的LLM/VLM模型，并有在自动驾驶中的对齐的经历
加分项：
-有较强的研究能力，如发表过论文；
-在ACM-ICPC、TopCoder等竞赛中获得过优异成绩；
-有NLP、多模态方面的学术或者项目经历，有大模型实践经验。
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市
面试建议：
这个决策规划大模型实习生的职位在小米自动驾驶团队中扮演着关键角色，它要求候选人不仅要具备扎实的算法和编程基础，还需要在决策规划、强化学习或大模型应用方面有特定的专长。面试官会特别关注你在这些领域的实际经验，无论是通过项目还是学术研究。他们希望看到你能够将理论知识应用到自动驾驶的实际问题中，尤其是在复杂的城市和高速场景下。 为了准备这次面试，建议你重点复习决策规划系统和大规模强化学习算法的核心概念，并准备好相关的项目经验。如果你有使用LLM/VLM模型的经验，尤其是与自动驾驶相关的应用，一定要详细准备这部分内容。面试中可能会涉及技术细节的讨论，所以确保你对C++编程和深度学习框架有深入理解。此外，如果有发表过论文或在相关竞赛中取得过好成绩，这些都会是加分项，可以适当准备如何展示这些成就。