小米
顶尖应届-端侧大模型工程师-软件
顶尖应届-端侧大模型工程师-软件
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
南京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
软件工程
大模型
深度学习框架
移动芯片
端侧部署
算子优化
CNN
PyTorch
RNN
TensorFlow
AI 估算 · 20k–30k
应届硕士大模型方向热门，小米平台好，南京薪资水平中等偏上，综合考虑。
职位详情
关于这个职位
作为小米电视端大模型工程师，你将负责将前沿大模型算法部署到电视设备上，优化端侧深度学习框架和算子，挖掘芯片算力潜能
你将参与移动端AI部署的核心工作，与算法团队协作实现业界领先的算法性能
最低要求
硕士及以上学历，计算机科学、电子通信信息等相关专业，博士优先
在图像模式识别、机器学习、机器人学等领域有应用经验
C/C++及Python/Matlab 建模仿真编程方面有开发经验
熟悉机器学习与深度学习相关理论： BP, CNN, RNN, LSTM, SVM
有使用人工智能常用DL框架经验 (如TensorFlow, PyTorch, Caffe)
熟悉基本的数字信号处理方法，如傅里叶变换、小波变换，信号滤波、图像特征提取等算法实现
工作职责
负责大模型在内的各类算法的电视端部署与优化
负责移动端深度学习框架开发及算子优化
不断挖掘移动芯片算力潜能，改良模型结构，实现业界领先的算法执行效能
撰写相关论文，专利
优先资格
有计步算法、地磁算法、场景感知算法、毫米波、vSLAM算法、人脸识别、手势识别的经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大模型端侧部署是当前技术前沿，技能积累价值高，行业认可度强
- 小米作为大型科技公司，平台资源丰富，技术氛围浓厚，有完善的导师培养体系
- 电视端AI落地场景明确，工作成果可直接影响用户体验，成就感强
- 鼓励发表论文和专利，有助于个人学术和职业发展
- 端侧资源受限，优化难度大，需要深入理解硬件和算法，对综合能力要求高
- 工作地点固定南京，可能不如一线城市机会多，且加班情况未明确，需做好心理准备
- 适合对AI落地充满热情、喜欢钻研底层优化、愿意在端侧智能领域深耕的应届硕士或博士
缺点 / 挑战
- 应届生需快速学习大量新知识，初期压力较大
角色解读
- 技术方向：从端侧部署工程师逐步成长为AI系统架构师，或深入算法优化成为领域专家
- 管理方向：可向技术团队组长或项目经理发展，带领团队完成项目交付
- 行业方向：随着端侧AI需求爆发，可跨领域至手机、IoT、自动驾驶等场景
- 将大模型等算法部署到电视端设备，优化推理性能和内存占用
- 开发移动端深度学习框架，优化算子以充分利用芯片算力
- 与算法团队合作改良模型结构，实现业界领先的执行效能
- 撰写相关论文和专利，沉淀技术成果
- 扎实的C/C++和Python编程能力，熟悉深度学习框架（TensorFlow, PyTorch等）
- 掌握机器学习/深度学习理论，了解CNN、RNN、LSTM等模型结构
- 熟悉数字信号处理基本方法，如图像特征提取、傅里叶变换等
- 对移动芯片架构和算子优化有一定了解，关注端侧推理效率
申请策略
- 在简历和面试中强调对“端侧大模型部署”的理解，展现技术热情
- 关注小米电视的AI功能，思考如何改进，面试时可主动提出想法
- 突出深度学习项目经验，尤其是模型部署、算子优化或移动端推理相关经历
- 强调C/C++和Python编程能力，最好有性能调优或底层开发项目
- 展示对常用DL框架（TensorFlow, PyTorch）的熟练使用，并附上相关开源贡献或GitHub链接
- 如有论文、专利或竞赛获奖，务必列出，体现研究能力
- 提前学习端侧推理框架（如TensorFlow Lite, NCNN, MNN）和模型压缩技术（量化、剪枝）
- 补充数字信号处理基础知识，尤其是与图像、音频相关的特征提取方法
面试指南
- 项目介绍采用STAR法则：背景、任务、行动、结果，强调量化指标（如推理速度提升、模型压缩率）
- 技术问题分步回答：先描述核心原理，再结合实际场景给出方案，最后总结优缺点
- 开放性观点题：先表明立场，再给出2-3个支撑论据，最后联系实际业务
- 请介绍一个你参与过的深度学习项目，重点说明模型部署和优化过程
- 如何将一个大模型（如BERT）移植到手机端并保证实时性？
- C++中内存管理有哪些技巧？如何优化循环计算？
- 解释TensorFlow Lite的量化原理，以及如何选择量化方案
- 你对端侧AI未来的发展趋势有何看法？
职位点评
74
综合评分
小米端侧大模型工程师，技术前沿，成长空间大，薪资未明确但预期良好，工作地点固定，加班情况未知。
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
最适合追求技术成长和前沿研究机会的应届生，对生活平衡要求不高者。
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90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资未在JD中明确，但小米作为上市公司，对于顶尖应届生通常提供有竞争力的薪酬和福利，整体补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）
成长发展
90较高
该岗位涉及大模型端侧部署等前沿技术，有论文专利机会，成长空间很大，且小米平台能提供丰富的技术资源和导师指导。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、端侧部署、深度学习框架、算子优化、C/C++、Python、TensorFlow、PyTorch、CNN、RNN
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在南京现场办公，未提及远程或弹性工时，且加班情况不明，整体生活平衡一般。
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
70中等
小米电视端AI部署直接提升用户体验，具有一定社会价值，但整体意义感中等，行业处于快速增长期。
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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