顶尖应届-OS Agent算法工程师-手机

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为多模态大模型专家，主导核心模型研发
• 向技术主管或架构师方向发展，带领团队攻克技术难题
• 积累手机端AI应用经验，未来可转向其他端侧智能产品方向
• 负责多模态大模型的预训练、微调和部署，将模型应用于小米手机的实际业务场景中
• 通过知识增强技术，利用个人数据提升模型的个性化和意图理解能力
• 构建端侧VLM的屏幕理解能力，开发能跨场景操作的GUI Agent
• 探索机器学习前沿技术，撰写论文和专利，推动技术创新
• 扎实的深度学习基础，熟悉Transformer、CNN等主流神经网络及数学原理
• 熟练使用PyTorch或TensorFlow等框架，具备C++/Python开发能力
• 有多模态大模型（如VLM、LLM）的实践或研究经验优先
• 了解知识增强、端侧部署、传感器融合等方向

申请策略

• 在简历或面试中体现对小米手机OS智能体的理解，比如小爱同学、MIUI的AI功能
• 准备一个完整的项目案例，展示从数据到模型到部署的全流程能力
• 突出多模态项目或大模型相关经历，如预训练、微调、部署等
• 展示深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的熟练程度和项目成果
• 如有顶级会议论文（ICML、NeurIPS等）或竞赛奖项，务必放在显眼位置
• 强调C++/Python开发能力，尤其是性能优化经验
• 如果对大模型不够熟悉，建议先跑通开源LLM或VLM项目，理解其原理
• 学习模型压缩、量化、端侧部署相关技术（如TensorRT、NCNN）

面试指南

• 对于项目介绍类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出个人贡献和技术难点
• 对于技术原理问题，先阐述基本概念，再举例说明实际应用，避免空洞
• 对于开放设计问题，展示系统思维：先定义问题边界，再拆解模块，最后给出可行方案
• 请详细介绍你参与过的一个多模态大模型项目，包括模型架构、训练策略和部署方案
• 如何将一个大模型部署到手机端？你会考虑哪些优化手段？
• 谈谈你对知识增强的理解，如何在个性化场景中应用？
• 自注意力机制的数学原理是什么？如何在Transformer中实现？
• 如果让你设计一个能识别用户手机操作意图的GUI Agent，你会怎么开始？