小米 – 高级算法工程师（问答RAG+Agent) 职位分析和面试指导

职位描述：

1.核心算法研发方面：负责大语言模型的核心算法研究与工程化落地，构建小米IoT商品理解、推理和生成能力的智能问答Agent系统。
2.RAG领域知识库体系构建：基于小米IoT生态链说明书知识，构建包括商品参数、功能问答、设置操作说明、故障排查等多源知识库。
3.RAG检索优化：优化改写、粗召、rerank等业务精排模型，提升大模型知识检索准确率。
4.探索IoT问答场景下的模型预训练、指令微调（Instruction Tuning）、对齐优化（Alignment）等关键技术，提升大模型在小米IoT商品问答中的表现。
5.技术前沿探索：跟踪大模型与Agent领域最新进展，推动小米产品领域问答场景下的技术创新与专利沉淀。

职位要求：

1.硕士及以上学历，计算机科学、自然语言处理、机器学习相关专业。
2.熟练掌握大模型微调优化和算法原理，具备分布式训练、模型压缩、推理加速等实战经验。
3.深入理解Transformer、Prompt Tuning、RLHF、强化学习等技术原理，有百亿参数级大模型调优经验。
4.具备垂直领域问答、大模型RAG任务落地经验。
5.优先条件：
在ACL/EMNLP/NeurIPS等顶会发表过与大模型相关论文。
具备垂直领域问答系统等实际项目经验。
熟悉大模型生成评测基准。

招聘部门：

小米

工作地点：

北京市 ID：A22739A

面试建议：

这个高级算法工程师职位专注于问答RAG+Agent方向，是小米IoT生态系统中非常核心的技术岗位。与其他公司类似岗位相比，这里特别强调在IoT领域的实际应用能力，需要候选人不仅掌握大模型算法原理，还要能将技术落地到具体的商品问答场景中。 在准备面试时，你需要重点展示三方面能力：首先是大模型微调优化的实战经验，特别是百亿参数级模型的调优；其次是RAG系统构建的全流程能力，从知识库构建到检索优化；最后是IoT领域的理解能力，能够将技术应用到商品问答的具体场景中。建议准备2-3个具体的项目案例，详细说明你在这些项目中承担的角色、遇到的挑战和解决方案。同时，小米很看重技术创新和专利沉淀，所以也要准备一些你对技术前沿的思考。