顶尖应届-大模型训练与推理研究员-MiMo

优缺点分析

角色解读

• 从研究员成长为AI领域专家，主导大模型训练/推理框架的技术方向
• 可向架构师方向发展，设计支撑万亿参数模型的系统架构
• 优秀者可晋升为技术负责人，带领团队攻克前沿挑战
• 设计和实现大规模分布式训练集群与框架，支持千卡级并行训练
• 构建高效推理框架，优化算子性能，满足在线和离线超大规模模型推理需求
• 研究并落地PD分离、上下文缓存、模型量化等推理加速技术，提升服务吞吐与响应速度
• 精通深度学习，熟悉Transformer、MoE等大模型架构与训练范式
• 优秀的编程能力，熟练使用Python和C++，精通PyTorch或TensorFlow
• 具备分布式系统知识，了解数据并行、模型并行、流水线并行等策略
• 有顶级会议论文发表经验，证明创新与独立研究能力

申请策略

• 在求职信中表达对AGI的信念以及具体的技术兴趣点，与小米的使命对齐
• 提前了解小米MiMo团队的技术博客或公开演讲，展示对业务方向的关注
• 突出顶级会议论文，特别是与大模型训练、推理或系统优化相关的成果
• 强调编程竞赛或Kaggle等比赛成绩，展示算法实现与优化能力
• 详细描述分布式训练或推理框架的项目经验，体现系统设计与工程能力
• 补充学习CUDA编程、NCCL通信库等底层性能优化技能
• 深入理解Megatron、DeepSpeed等主流大模型训练框架的源码

面试指南

• 针对系统设计类问题：先明确需求（规模、吞吐、延迟），再拆解为计算、通信、存储等模块，最后对比方案优缺点
• 针对论文相关提问：遵循“问题-难点-创新-实验”的逻辑，突出自己的贡献与独特性
• 请介绍一下你在训练大模型时遇到的主要挑战以及解决策略
• 如何设计一个高效的多机多卡分布式训练方案？
• 模型量化的主流方法有哪些？如何平衡精度与推理速度？
• 解释PD分离架构的原理与适用场景
• 复习大模型领域经典论文（如GPT、LLaMA、PaLM），并理解其训练/推理的工程实现
• 准备1-2个分布式训练或推理加速的项目案例，能清晰讲解技术细节与效果