机器学习算法工程师实习生-2027届

优缺点分析

角色解读

• 从实习生逐步成长为独立负责算法模块的正式工程师
• 可向智能控制或大模型方向深入，成为领域专家
• 有机会接触完整的产品研发流程，未来转向技术管理或架构师
• 协助进行汽车能耗和运动控制算法的研究与开发，将前沿技术落地到实际业务
• 参与空调、冰箱等大家电的AI算法开发，应用智能控制和大模型技术
• 解决时序预测问题，如能耗预测和温度预测，构建特征并选择模型
• 参与算法的端侧部署和测试，支持量产交付
• 扎实的编程能力，熟练使用Python或C/C++
• 掌握PyTorch或TensorFlow等深度学习框架
• 对时序预测、智能控制或大模型有基本了解
• 具备良好的学习能力和团队协作精神

申请策略

• 在申请时表达对小米产品和技术的热情，尤其是智能家居或电动汽车方向
• 准备好针对项目的详细介绍，展示解决问题的方法和结果
• 突出编程能力，列出熟练掌握的语言和框架，如Python、PyTorch
• 强调相关项目经验，尤其是时序预测、智能控制或大模型相关的项目
• 展示学习能力和团队协作经历，如参与过的竞赛或科研合作
• 如果有发表论文或专利，务必列出
• 提前复习深度学习基础，特别是RNN、LSTM等时序模型
• 上手实践一个简单的时序预测项目，如天气预测或电量预测

面试指南

• 对于技术问题，先明确问题背景，然后分点解释概念或步骤，最后总结
• 对于项目经验，采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出你的贡献
• 对于开放式问题，可以结合小米的实际业务场景来回答，体现思考深度
• 请解释时序预测中LSTM和Transformer的区别
• 你如何选择模型来处理一个时间序列预测问题？
• 描述一个你使用深度学习解决实际问题的项目
• 你对智能控制算法有哪些了解？请举例说明
• 遇到模型训练不收敛你会怎么排查？