小米
顶尖应届-大模型算法工程师-生态链
顶尖应届-大模型算法工程师-生态链
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
武汉市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
博士
研究与开发 (研发)
多模态
强化学习
端云协同
边缘计算
IoT
LLM
RLHF
事件推理
AI 估算 · 20k–35k
博士应届校招，AI大模型赛道热门，小米平台薪资有竞争力，武汉薪资略低于一线城市，综合预估在20k-35k/月。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向顶尖应届博士的大模型算法工程师岗位，聚焦于多模态事件关联、端云协同调度、Agent 学习闭环等前沿方向
你将参与从算法设计到原型验证的全链路研发，探索 LLM/Agent 在 IoT 场景下的落地应用
适合对人工智能前沿技术有深入研究且希望从事应用研究的博士毕业生
最低要求
计算机科学、人工智能、自动化等相关方向博士学位
在以下方向中至少一项有深入研究经验：
LLM/Agent 系统（prompt engineering、tool use、多步推理、上下文工程）
多模态理解（视觉-语言模型、视频理解、跨模态对齐）
强化学习 / 从人类反馈中学习（RLHF、reward modeling、在线学习）
事件驱动系统 / 时序推理（复杂事件处理、时间序列模式挖掘）
有高水平论文发表（NeurIPS / ICML / ACL / CVPR / AAAI / KDD 等）
具备系统工程能力，完成从算法设计到原型实现的闭环
工作职责
设计并实现多模态事件关联引擎，支持跨设备、跨时间窗口的事件组合推理
研究端侧轻量模型与云端大模型的分层调度策略，建立成本-效果评估框架
设计 Agent 学习闭环——从行为信号采集、模式识别到规则固化的全链路机制
构建 Agent 效果评估管道，支持离线 session 采样分析与自动化问题诊断
参与系统原型搭建，在真实家庭设备环境中验证方案有效性
优先资格
有 IoT / 边缘计算 / 端云协同系统的工程经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 站在AI前沿技术浪潮，接触LLM、Agent、多模态等热点，技能积累价值高
- 小米平台提供丰富的IoT设备与真实场景数据，研究落地机会多
- 博士应届即进入核心算法岗位，起薪和平台起点高
- 对学术能力和工程能力要求双高，需同时具备论文发表和系统实现能力
- 端云协同场景复杂，涉及成本、延迟、隐私等多目标优化，难度大
- 大模型领域竞争激烈，需持续学习保持前沿性
- 适合对AI前沿技术有强烈热情、具备扎实研究功底和动手能力的应届博士，尤其希望将学术成果在真实场景中验证的同学
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向技术专家方向发展，深耕大模型与多模态融合，成为领域权威
- 可转向技术管理，带领团队推动AI在IoT场景的规模化落地
- 可横向拓展至其他AI应用领域（如自动驾驶、机器人），利用核心技术迁移
- 设计多模态事件关联引擎，实现跨设备、跨时间窗口的智能推理，提升设备联动智能化水平
- 研究端侧与云端模型分层调度策略，平衡计算成本与效果，构建评估框架
- 设计Agent学习闭环，从行为数据采集到规则固化，实现自我进化机制
- 构建离线评测管道，自动化诊断Agent效果，并参与真实家庭环境原型验证
- 扎实的计算机科学或AI博士背景，精通LLM/Agent、多模态或强化学习等一个或多个方向
- 具备算法落地能力，能将研究成果转化为可运行的原型系统
- 有高水平论文发表经验（NeurIPS/ICML/CVPR等），熟悉学术研究范式
- 加分项：IoT/边缘计算工程经验，理解端云协同的挑战
申请策略
- 了解小米生态链产品（如智能家居），思考大模型如何赋能场景
- 在面试中展现对端云协同问题的独特见解
- 突出相关方向的论文发表（注明会议等级），以及本人贡献
- 强调项目中的系统工程能力，如算法到原型的完整闭环
- 如果有IoT/边缘计算项目经验，务必展示
- 若缺乏端侧部署经验，可快速学习TensorRT/TVM等轻量化工具
- 补充强化学习或Agent相关的线上课程或动手项目
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰结构化
- 技术问题：先阐述背景与挑战，再分点说明方案，最后总结效果与反思
- 请详细说明你在大模型/Agent方向的一个代表性工作，包括动机、方法、实验结果
- 如何设计一个端侧与云端模型的调度策略？考虑哪些指标？
- 在RLHF中，reward model如何设计以避免reward hacking？
- 多模态事件关联中，如何处理时间窗口不匹配问题？
- 描述一个你遇到的工程难题及解决过程
- 复习你的论文细节，尤其是实验设置和结果分析
职位点评
75
综合评分
小米生态链核心AI岗，博士起，技术前沿，薪资偏高，但WLB不确定。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
最适配'发展性动机'强的求职者——渴望在AI前沿领域快速成长，不介意常规工作时间，追求技术突破。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展95
工作生活50
使命价值60
薪资福利
75中等
小米对博士应届生的薪资待遇在行业中处于较高水平，但武汉生活成本较低，实际购买力强。JD未明确提及股票期权等长激励，但上市公司的稳定性加分。
薪资信号偏高 (20K-35K/月)
成长发展
95较高
岗位处于AI最前沿方向（LLM/Agent/多模态），且具备从研究到落地的闭环，技能成长性极强。小米平台提供丰富的资源和场景，非常适合学术背景的博士进一步提升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RLHF、多模态、事件推理、端云协同
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在武汉，生活节奏相对一线城市更舒适，但JD未提及弹性工作或远程办公，推测为正常坐班。未明确WLB信息，需进一步了解。
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
60中等
AI在IoT场景的应用具有实际价值，但岗位描述偏技术实现，未强调社会使命感。行业处于高速增长期，但个人意义感中等。
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
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