主分类：机器人与自动驾驶算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "智能车控软件工程师-汽车",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "南京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "软件研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、基于AI与车辆动力学融合，参与智能底盘（线控悬架、转向、制动等）上层控制策略与数据驱动算法的开发；\n2、使用 MATLAB/Simulink 及 Python 进行控制算法建模、机器学习原型验证，并完成模型量化与车端 C 代码集成；\n3、参与底盘域多源感知数据（摄像头/雷达/IMU）的处理与特征提取，构建“数据采集—训练—部署—迭代”的数据闭环；\n4、在 CarSim/CarMaker 等环境下搭建虚实结合仿真环境，开展 MIL/SIL/HIL 及实车在环测试，完成控制参数的标定与优化；\n5、跟进 AI for Control 领域前沿技术，推动强化学习、端到端控制在下一代智能底盘中的预研与落地。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，车辆工程、自动化、机器人、人工智能、应用数学等相关专业；\n2、具备扎实的车辆动力学或自动控制理论基础，了解底盘系统（悬架/转向/制动）基本工作原理；\n3、熟练掌握 Python（用于算法开发/数据处理）或 C/C++（用于嵌入式部署），有良好的代码规范意识；\n4、熟悉 MATLAB/Simulink 建模，了解 CarSim/ADAMS 等至少一种动力学仿真工具者优先；\n5、AI素养（加分）：有机器学习/深度学习项目经验，熟悉 PyTorch/TensorFlow，了解模型车端部署（TensorRT/量化）；有智能车竞赛、线控底盘项目或 Carla/ROS 开发经历者更佳。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"MATLAB",
"Simulink",
"机器学习",
"深度学习",
"嵌入式",
"建模",
"C语言"
],
"preferred_qualifications": "4、熟悉 MATLAB/Simulink 建模，了解 CarSim/ADAMS 等至少一种动力学仿真工具者优先；5、AI素养（加分）：有机器学习/深度学习项目经验，熟悉 PyTorch/TensorFlow，了解模型车端部署（TensorRT/量化）",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
"posting_id": "7670915190557608238",
"post_date": "2026-08-06",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/campus/m/position/7670915190557608238/detail"
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"fulltext": "智能车控软件工程师-汽车\n职位描述\n1、基于AI与车辆动力学融合，参与智能底盘（线控悬架、转向、制动等）上层控制策略与数据驱动算法的开发；\n2、使用 MATLAB/Simulink 及 Python 进行控制算法建模、机器学习原型验证，并完成模型量化与车端 C 代码集成；\n3、参与底盘域多源感知数据（摄像头/雷达/IMU）的处理与特征提取，构建“数据采集—训练—部署—迭代”的数据闭环；\n4、在 CarSim/CarMaker 等环境下搭建虚实结合仿真环境，开展 MIL/SIL/HIL 及实车在环测试，完成控制参数的标定与优化；\n5、跟进 AI for Control 领域前沿技术，推动强化学习、端到端控制在下一代智能底盘中的预研与落地。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，车辆工程、自动化、机器人、人工智能、应用数学等相关专业；\n2、具备扎实的车辆动力学或自动控制理论基础，了解底盘系统（悬架/转向/制动）基本工作原理；\n3、熟练掌握 Python（用于算法开发/数据处理）或 C/C++（用于嵌入式部署），有良好的代码规范意识；\n4、熟悉 MATLAB/Simulink 建模，了解 CarSim/ADAMS 等至少一种动力学仿真工具者优先；\n5、AI素养（加分）：有机器学习/深度学习项目经验，熟悉 PyTorch/TensorFlow，了解模型车端部署（TensorRT/量化）；有智能车竞赛、线控底盘项目或 Carla/ROS 开发经历者更佳。\n1、基于AI与车辆动力学融合，参与智能底盘（线控悬架、转向、制动等）上层控制策略与数据驱动算法的开发；\n2、使用 MATLAB/Simulink 及 Python 进行控制算法建模、机器学习原型验证，并完成模型量化与车端 C 代码集成；\n3、参与底盘域多源感知数据（摄像头/雷达/IMU）的处理与特征提取，构建“数据采集—训练—部署—迭代”的数据闭环；\n4、在 CarSim/CarMaker 等环境下搭建虚实结合仿真环境，开展 MIL/SIL/HIL 及实车在环测试，完成控制参数的标定与优化；\n5、跟进 AI for Control 领域前沿技术，推动强化学习、端到端控制在下一代智能底盘中的预研与落地。\n1、本科及以上学历，车辆工程、自动化、机器人、人工智能、应用数学等相关专业；\n2、具备扎实的车辆动力学或自动控制理论基础，了解底盘系统（悬架/转向/制动）基本工作原理；\n3、熟练掌握 Python（用于算法开发/数据处理）或 C/C++（用于嵌入式部署），有良好的代码规范意识；\n4、熟悉 MATLAB/Simulink 建模，了解 CarSim/ADAMS 等至少一种动力学仿真工具者优先；\n5、AI素养（加分）：有机器学习/深度学习项目经验，熟悉 PyTorch/TensorFlow，了解模型车端部署（TensorRT/量化）；有智能车竞赛、线控底盘项目或 Carla/ROS 开发经历者更佳。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T013",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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