小米澎湃OS-大模型算法专家-Agent方向

优缺点分析

角色解读

• 在技术方向深耕，成为大模型与Agent领域的权威专家，主导核心算法创新
• 横向拓展至系统架构师，负责整个智能体系统的设计与演进
• 纵向晋升为技术Leader，带领团队攻克难题，影响公司AI战略方向
• 设计并构建系统级智能体算法框架，聚焦长期记忆、主动决策或复杂任务执行中的一块核心能力
• 在记忆方向，你需要搭建端侧长期记忆架构，研究用户数据驱动的持续学习与个性化机制
• 在决策方向，你需要研发主动意图决策模型，包括用户行为建模和多轮决策反馈闭环
• 在执行方向，你需要基于VLM开发复杂任务操控能力，强化长任务推理与安全控制策略
• 扎实的深度学习基础，熟悉至少一种主流框架，如PyTorch、TensorFlow
• 在强化学习、长期记忆建模、多步推理或Agent系统中至少有一项深入研究经验
• 具备复杂系统建模能力，能从系统角度设计端到端闭环方案
• 良好的研究素养，有顶会论文发表或独立主导项目的经验更佳

申请策略

• 提前了解小米澎湃OS架构和现有AI能力，在面试中体现业务理解
• 准备好一两个深入的技术分享，包括问题定义、方案设计和实验结果
• 突出在Agent、强化学习或长期记忆等方向的项目经历，最好有端侧或系统级部署经验
• 强调顶会论文发表情况，尤其是ICML、NeurIPS、ICLR等
• 用具体案例展示复杂系统建模能力，如设计并实现过完整的学习或决策闭环
• 体现独立研究和创新能力，如主导过课题并输出多项成果
• 补充VLM和多模态模型相关知识，理解其在任务规划中的应用
• 复习强化学习前沿算法（如PPO、SAC）以及离线RL方法

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰描述问题背景、个人贡献和最终效果
• 从系统角度展开，先明确目标，再分析约束，最后给出方案并讨论trade-off
• 强调迭代和实验验证过程，展示对技术风险的预判和应对能力
• 请设计一个端侧长期记忆架构，需要考虑哪些关键因素？
• 主动决策模型如何平衡用户意图和系统效率？
• 多步任务规划中遇到不确定性时如何处理？
• 你如何评估一个智能体系统的稳定性和安全性？
• 介绍一个你主导的Agent相关项目，并分析其中的技术难点