职位描述：
1. 负责舆情监测系统中 NLP 相关任务的算法建模与优化，包括文本分类、情感分析、实体识别、语义理解、视频内容理解等模块，确保能够快速准确地从海量文本数据中提取有价值的信息，为舆情预警、趋势分析等应用提供坚实技术支撑；
2. 深入研究舆情数据特点，探索适合的 NLP 模型架构与算法策略，针对舆情文本的复杂性（如网络用语、多领域话题交织等），不断改进现有模型，提高模型泛化能力，使其能够应对多样化的舆情场景和数据变化；
3. 进行标注标准制定，协同标注人员构建高质量数据集，为算法训练提供基础数据，同时基于反馈数据持续优化算法效果，以数据驱动算法迭代；
4. 跟踪行业前沿技术动态与研究成果，如将大语言模型，多模态模型等应用于舆情分析场景；
5. 协助开发团队将算法成果工程化落地，确保模型在实际舆情监测系统中的高效稳定运行，参与算法性能的测试与评估工作，及时解决上线过程中出现的技术难题，保障系统稳定性。
职位要求：
1. 计算机、电子、数学、机器学习或者统计学相关专业，本科及以上学历；5年以上机器学习、深度学习、大模型建模经验；
2. 精通 Python 编程语言，熟悉常用的数据结构与算法，能够高效地实现复杂的 NLP 算法逻辑，具备良好的代码编写习惯和代码优化能力，确保算法代码的可读性、可维护性和高效性；
3. 熟练掌握至少一种深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等），深入理解神经网络的基本原理与架构，包括但不限于RNN、CNN、Transformer 等在 NLP 领域的应用，能够灵活运用这些框架搭建、训练和部署 NLP 模型，以应对舆情数据的复杂特征；
4. 了解常用大模型如 Qwen、GLM、Baichuan 等方法论，能够通过Prompt调优提升推理精度，并对大模型微调技术如 LoRA、P-Tuning 等有实践经验；
5. 对 NLP 有深入理解，掌握文本分类、情感分析、命名实体识别等常见任务的原理与方法，具备丰富的实践经验；
6. 对瞬时大流量场景，如发布会，拥有分类、情感分析、总结摘要等算法处理经验；
7. 熟悉机器学习算法原理，包括监督学习、无监督学习、强化学习等，能够运用机器学习算法解决舆情数据中的分类、聚类、预测、总结等问题，为舆情趋势分析、热点话题挖掘等提供有力支持；
8. 了解舆情数据的特点和业务需求，对舆情监测、舆情分析、舆情预警等工作有一定的认识，能够将 NLP 技术与舆情业务场景紧密结合，为客户提供贴合实际需求的舆情解决方案。
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市 ID：A79878
面试建议：
这个职位是小米汽车部门的高级算法工程师岗位，专注于NLP和大模型在舆情监测领域的应用。与普通NLP工程师不同，这个岗位特别强调舆情场景下的算法优化能力，以及对大模型的实际应用经验。面试官会特别关注候选人在处理复杂舆情数据时的技术深度和业务理解能力。 建议应聘者重点准备三个方面的内容：首先是技术深度，要能够详细解释你在NLP各个子任务中的技术选型思路和优化方法，特别是针对舆情数据特点（如网络用语处理）的解决方案。其次是大模型实践经验，准备好具体的案例说明你如何使用Prompt调优或微调技术提升模型效果。最后是业务理解，要展示你对舆情监测业务的理解，以及如何将技术方案与业务需求结合。记得准备一些处理高并发场景的经验，这在舆情监测中尤为重要。
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