职位描述：
1. 创新深度神经网络设计：
– 开发新颖、开拓性的深度神经网络架构，推动深度学习领域的基础研究。
– 针对多模态（文本、图像、语音等）设计优化模型，提高模型的泛化能力和应用性能。
2. 科学评测体系构建：
– 构建科学严谨的算法评测方法，系统评估模型的性能。
– 探索模型能力的潜在机制，推动模型优化和创新。。
3. 高质量数据合成与处理：
– 通过数据生成、扩充和重写等方法，创建大规模、高质量的训练数据集。
– 结合指令调优、偏好对齐等技术提升数据质量与模型表现。
4. 强化学习优化：
– 研究并实施基于RLHF/RLAIF的偏好对齐技术，提升模型在多领域的应用能力。
– 探索和优化主动学习、课程学习等有效的大模型训练方法。
职位要求：
1. 学术能力：
– 精通深度学习、强化学习（RL）、自然语言处理（NLP）等领域，具备创新研究能力。
– 在相关领域的国际顶会或期刊发表高质量论文（如 NeurIPS、ICML、CVPR、ICLR、ACL 等）。
– 在领域内知名比赛（NOI、IOI、IPhO、ACM、Kaggle 等）中取得优异成绩者优先。
2. 编程能力：
– 熟练掌握 Python、C++ 或其他编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础。
– 熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），能够高效实现复杂模型。
3. 实战经验：
– 有大型模型训练及优化经验者优先，熟悉 LLM（大语言模型）训练和应用全流程。
– 有影响力的项目经验或相关实习经历者优先。
4. 团队合作与沟通能力：
– 具备优秀的团队协作和沟通能力，能够推动团队共同解决复杂技术问题。
加分项
– 熟悉大型模型训练技术，包括预训练、SFT（监督微调）、RLHF&O1（基于人类反馈的强化学习）。
– 在多模态建模（如图像-文本、语音-文本对齐）领域有相关研究经验。
– 对 LLM 的推理和规划有深入
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市 ID：A212487
面试建议：
面试小米公司的大模型算法研究员职位，你需要展现出在深度学习、强化学习和自然语言处理领域的深厚功底。这个职位不仅要求你有扎实的理论基础，还需要你在实际项目中有过大型模型训练和优化的经验。面试官会特别关注你在国际顶会或期刊上发表的高质量论文，以及在知名比赛中的表现。这些都能证明你的学术能力和创新研究能力。 在准备面试时，建议你重点复习深度学习和强化学习的核心算法，尤其是与大模型相关的技术，如预训练、监督微调、RLHF等。同时，准备好你在相关项目中的实战经验，尤其是那些能够展示你解决复杂技术问题的案例。面试中可能会涉及多模态建模的问题，所以对图像-文本、语音-文本对齐等领域的研究也要有所准备。最后，别忘了展示你的团队协作和沟通能力，这在推动团队共同解决技术问题时尤为重要。