职位描述：
1. 参与大模型检索增强生成（RAG）技术的研发与优化，包括但不限于：
1.1 文档检索算法（如稠密检索、混合检索）的改进与实现；
1.2 大模型与检索系统的协同优化；
1.3 端侧RAG，agentic RAG等技术路径探索。
2. 构建和评测RAG系统在垂直业务领域的应用效果，设计实验方案并分析结果。
3. 跟进学术界与工业界最新进展，复现论文或开源项目，参与RAG在小米落地应用的相关工作。
职位要求：
1. 计算机或相关专业硕士及以上，发表过大模型相关研究AI论文优先。
2. 熟悉Python，熟练掌握主流深度学习框架pytorch/tensorflow，大模型训练框架Megatron-LM/Deepspeed等多机多卡方案。
3. 具备NLP经验，对大模型后训练主流方案有较深刻的理解。
4. 关注行业前沿进展，对技术开发及应用有热情，有自己的想法，乐于挑战自我。
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市
面试建议：
小米的RAG算法工程师实习生职位聚焦于大模型检索增强生成技术的前沿研发。这个岗位的特殊之处在于它不仅要求扎实的算法基础，还需要对RAG技术有深入理解，包括文档检索算法优化、大模型与检索系统的协同工作等。面试官会特别关注候选人对RAG技术栈的掌握程度，以及将理论应用于实际问题的能力。 针对这个职位的面试准备，建议从三个方面入手：首先，确保你对RAG技术的核心概念和最新进展有清晰认识，特别是稠密检索和混合检索算法。其次，准备展示你在大模型训练框架（如Megatron-LM/Deepspeed）上的实践经验，面试官会看重你的动手能力。最后，思考一些RAG在垂直领域应用的案例，展示你解决实际问题的思路。记住，小米看重技术创新，所以不要害怕分享你的独特见解。