小米
多模态模型算法实习生
多模态模型算法实习生
发布于 1 天前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
深度学习
NLP
PyTorch
多模态
视频
翻译
图像
ACL
EMNLP
AI 估算 · 6k–10k
小米大厂算法实习，要求高，薪资有竞争力，参考北京同级别实习月薪范围。
职位详情
关于这个职位
这是一份小米AI实验室的多模态模型算法实习岗位，你将参与文本/图像/视频等多模态翻译方向的前沿研究，包括模型设计、实验验证和论文撰写
适合有深度学习基础、希望在顶级会议发表论文的硕士研究生
最低要求
硕士及以上在读（计算机、人工智能或相关方向）
在多模态翻译或相关方向具备研究经验
具备扎实的深度学习、NLP 或多模态学习基础
熟悉 Python，了解常用深度学习框架（如 PyTorch）
具备良好的英文论文阅读与写作能力
工作职责
参与多模态翻译方向的研究工作（文本/图像/视频等）
支持模型设计、实验验证与结果分析，推进研究迭代
跟进相关领域前沿论文，参与复现与改进
参与论文撰写及学术投稿，或相关评测/比赛任务
优先资格
在顶级会议（如 ACL / EMNLP 等）有论文发表者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 小米平台资源丰富，提供真实业务数据和计算资源，有利于做出有影响力的研究
- 多模态翻译是AI前沿方向，技能积累厚，行业需求旺盛
- 有机会发表顶级会议论文，极大提升个人学术和职业竞争力
- 研究不确定性高，实验可能无法取得预期结果，需要较强抗压能力
- 实习期较短，需快速上手并产出成果，节奏紧凑
- 竞争激烈，同岗位候选人通常有顶会论文经历
- 适合对自然语言和视觉交叉领域充满热情、有较强自主研究能力、希望积累顶级论文成果的硕士或博士生
角色解读
- 可在学术界发展，攻读博士学位并成为研究员或教授
- 也可在工业界深入，成长为多模态方向的算法专家或技术Leader
- 积累论文发表后，有进入大厂核心研究团队或创业公司CTO的潜力
- 设计并实验多模态翻译模型，处理文本、图像、视频等多种模态数据
- 复现和改进前沿论文中的模型，进行实验验证与结果分析
- 撰写学术论文，投稿至ACL、EMNLP等顶级会议或参与相关评测比赛
- 扎实的深度学习和NLP基础，熟悉Transformer、注意力机制等
- 熟练使用PyTorch等框架进行模型开发和训练
- 良好的英文文献阅读和学术写作能力，能够独立复现代码
申请策略
- 在简历中附上研究兴趣陈述和过往研究成果摘要
- 面试前了解小米AI实验室团队的研究方向，结合自身背景展示匹配度
- 突出多模态或NLP相关项目经验，特别是论文发表或开源贡献
- 详细描述模型设计、实验过程和结果分析中的个人贡献
- 列出熟悉的技术栈（PyTorch, Transformer, Python等）并附带GitHub链接
- 提前阅读多模态翻译领域的最新论文（如CLIP, ViT, BLIP等），并尝试复现
- 完善Python和PyTorch编程能力，掌握分布式训练、混合精度等技巧
面试指南
- 先明确问题核心，再结合自身项目经验展开，强调思路和关键步骤
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答
- 展示对前沿技术的理解，并可适当提出自己的改进观点
- 请解释多模态翻译中常用的注意力机制及其变体
- 你如何设计实验来验证新模型的有效性？请给出具体例子
- 复现一篇顶会论文时遇到的主要挑战是什么？如何解决？
- 描述你处理过的一个跨模态对齐问题的方法和结果
- 你对Transformer在图像和文本联合建模中的最新进展有什么了解？
匹配度报告
62
综合匹配度
小米前沿多模态研究实习，技术发展极佳，薪资中等，WLB一般。
适合人群
适合最看重技术成长和学术积累的求职者，对薪资和WLB要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利50
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
50较低
实习薪资在行业中处于中等水平，但小米平台稳定，福利完善，整体补偿性一般。
薪资信号未披露 (6K-10K/月)
成长发展匹配
90较高
该职位提供前沿技术研究机会，有导师指导，强烈支持学术发表和技能成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态、深度学习、NLP、PyTorch、Transformer、CLIP、ViT
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
实习通常需要到岗办公，工作时间可能较长，缺乏远程和弹性安排。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
推动多模态AI技术进步有一定社会价值，但面向应用场景偏学术，意义感中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs