主分类：AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "模型工程研发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
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"job_category": "软件研发"AI生成
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"company_name": "小米集团",
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"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。"
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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "负责智驾端到端算法模型从训练、车云部署、评测、上线等整个生命流程的相关工程工作。",
"requirements_text": "拥有较强的工程部署能力,，智驾模型部署经验的优先。\n拥有智驾算法模型量产经验,，括感知模型、规划模型等。\n熟悉常见感知或规划模型结构，熟悉模型云端训练、车云两端推理理流程,熟悉模型前后处理流程。\n了解感知或规划模型相关的评测体系、仿真体系，了解训练集和评测集相关的数据产线。",
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"常见感知或规划模型结构",
"模型云端训练、车云两端推理理流程",
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"preferred_qualifications": "拥有较强的工程部署能力,，智驾模型部署经验的优先",
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"fulltext": "模型工程研发工程师\n职位描述\n负责智驾端到端算法模型从训练、车云部署、评测、上线等整个生命流程的相关工程工作。\n\n职位要求\n拥有较强的工程部署能力,，智驾模型部署经验的优先。\n拥有智驾算法模型量产经验,，括感知模型、规划模型等。\n熟悉常见感知或规划模型结构，熟悉模型云端训练、车云两端推理理流程,熟悉模型前后处理流程。\n了解感知或规划模型相关的评测体系、仿真体系，了解训练集和评测集相关的数据产线。\n负责智驾端到端算法模型从训练、车云部署、评测、上线等整个生命流程的相关工程工作。\n拥有较强的工程部署能力,，智驾模型部署经验的优先。\n拥有智驾算法模型量产经验,，括感知模型、规划模型等。\n熟悉常见感知或规划模型结构，熟悉模型云端训练、车云两端推理理流程,熟悉模型前后处理流程。\n了解感知或规划模型相关的评测体系、仿真体系，了解训练集和评测集相关的数据产线。",
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