小米 – 多模态大模型算法工程师(偏LLM) 职位分析和面试指导

职位描述:

1. 负责生态链产品大模型算法研发,主要是基于基座模型的finetune和应用,侧重语言大模型算法LLM
2. 负责大模型算法落地应用,包括IPC、智能门锁、智能音箱等场景,与产品和工程紧密配合,将大模型算法在能产生用户价值的场景中进行落地
3. 大模型算法部署和小型化研究,适配低成本和低算力设备
4. 可能会参与传统深度学习模型的研发和落地

职位要求:

1. 深度学习、计算机视觉、多模态大模型等方向均可以,5年以上工作经验
2. 过往经历中有大规模AI算法和产品的完整研发落地经验
3. 优秀的研究能力和算法优化能力,良好的算法工程化能力
4. 有顶会论文发表或大型国际算法竞赛Top名词为加分项

招聘部门:

小米

工作地点:

武汉市、北京市 ID:A76390

面试建议:

小米正在寻找一名多模态大模型算法工程师,这个职位的关键点在于LLM(语言大模型)的研发和落地应用,尤其是在低算力设备上的优化部署。面试官会特别关注你在LLM领域的实际经验,包括finetune基座模型、算法落地到具体产品场景(如IPC、智能门锁、智能音箱等),以及如何在低成本和低算力设备上实现高效部署。此外,他们也会看重你的研究能力和算法工程化能力,顶会论文或大型算法竞赛的Top名次会是加分项。 为了准备这个面试,建议你重点准备以下几个方面的内容:首先,详细梳理你在LLM领域的项目经验,尤其是那些涉及finetune和落地的案例,确保能够清晰说明你的技术选择和实现细节。其次,准备一些关于低算力设备优化的技术讨论,比如模型压缩、量化或蒸馏等方法的应用。最后,如果你有顶会论文或竞赛经历,确保能够简洁有力地展示你的研究成果和实际影响。面试中可能会涉及技术深度的考察,所以对基础理论和最新进展都要有扎实的理解。