职位描述：
1. 大模型效果评估与Badcase分析
对大模型输出结果进行分析标注，明确Badcase，定位问题原因（如数据缺失、数据混淆、意图识别错误、模型幻觉等），并形成优化建议报告。
2. 根据标注规范完成文本、图像、多模态数据的标注任务（如目标检测、语义分割、分类等），确保标注数据符合模型训练要求。
参与标注流程优化，协助制定质量控制标准，通过抽查、复核等方式提升标注准确性。
3. 数据处理与工具支持
使用Python、SQL等工具清洗、处理原始数据，支持模型训练与评估需求。
职位要求：
1. 计算机、统计学、人工智能、数学、语言学等相关专业本科及以上在校生，2026届优先。
2. 具备基础机器学习知识（如分类、回归、评估指标），了解模型训练流程优先； 对数据敏感，逻辑清晰，具备问题分析与解决能力优先。
3. 加分项
– 有数据标注、数据分析或模型评估实习经验；
– 熟悉自然语言处理（NLP）或计算机视觉（CV）领域；
4. 责任心强，具备团队协作精神； 对AI技术有热情，愿意深入理解模型与数据的关系。
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市
面试建议：
面试小米的大模型数据策略实习生职位，你需要展现出对大模型和数据处理的深刻理解。这个职位不仅要求你具备扎实的技术基础，还需要你有敏锐的数据洞察力和问题分析能力。面试官会特别关注你在数据标注、Badcase分析和模型评估方面的经验，以及你如何通过数据优化来提升模型效果。 为了准备这个面试，建议你重点复习机器学习基础知识，尤其是分类、回归和评估指标。同时，准备一些你在数据标注或分析方面的实际案例，展示你的问题解决能力。如果你有NLP或CV领域的经验，一定要突出强调。此外，表现出你对AI技术的热情和对模型与数据关系的理解，这将大大增加你的竞争力。