小米 – AI算法工程师 职位分析和面试指导

职位描述：

以下工作内容选择其中一项即可。
1. 多模态大模型研发（VLM），微调多模态理解大模型，提升模型理解能力。
2. 大语言模型研发（LLM），微调大语言模型，提升模型的意图理解、总结能力和RAG能力。
3. CLIP类模型研发，研发资源受限条件下的小尺寸多模态大模型，降低云端大模型推理成本，兜底用户体验。
4. 检索增强系统研发（RAG），负责RAG系统的方案设计、离线建库和在线索引等功能研发，满足大模型用户智能检索需求。
5. 生成大模型研发（AIGC），微调AIGC大模型，为多模态大模型合成训练数据，降低数据采集的预算成本和时间成本。
6. 计算机视觉算法研发，包括但不限于检测、关键点、识别、跟踪等深度学习算法，支撑多品类自研算法落地，提升全链路算法流程效果。
7. 鱼眼矫正和VR算法研发，建设门锁灯塔项目的端到端能力。
8. 模型量化算法和工具研发，改善芯片自带量化算法性能，建设模型统一量化平台。
9. 模型训练数据建设，建设数据获取、处理、分析、合成的能力，降低成本，提升效率。

职位要求：

1. 硕士及以上学历，深度学习、计算机视觉（含3D方向）、多模态大模型、大语言模型等方向均可以，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名次为加分项

招聘部门：

小米

工作地点：

武汉市 ID：A199408

面试建议：

小米的AI算法工程师职位涵盖了多个前沿技术领域，尤其是多模态大模型和大语言模型的研发。面试官会特别关注你在这些领域的实际经验，尤其是大规模AI算法和产品的完整研发落地经验。这意味着你需要展示出不仅能够进行算法研究，还能将研究成果转化为实际产品的能力。 在准备面试时，建议你重点准备自己在多模态大模型或大语言模型方面的项目经验，尤其是那些已经落地的项目。你需要清晰地描述你在项目中的角色、遇到的挑战以及你是如何解决这些挑战的。此外，面试官可能会考察你的算法优化能力和工程化能力，因此准备好相关的技术细节和案例分析非常重要。如果有顶会论文或算法竞赛的Top名次，一定要在面试中突出展示，这些将是你的加分项。