小米
大语言模型算法工程师
大语言模型算法工程师
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
武汉市 / 北京市
其它
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Ai Agent
Deepspeed
Huggingface
Megatron
Pytorch
大语言模型
推理优化
模型对齐
模型训练
AI 估算 · 30k–60k
大模型算法岗为核心技术方向，小米作为上市大厂薪资有竞争力，北京武汉两地平均后处于行业中高位。
职位详情
关于这个职位
该职位负责大语言模型的训练、对齐与推理优化，涉及数据迭代、模型评估及AI Agent工具开发
你将参与前沿语音对话系统的探索，推动模型在业务场景落地
适合对NLP和大模型有热情、具备扎实编程基础的工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学专业优先
对大模型的底层原理有基本理解，能跟踪语言模型和多模态领域的最新技术动向
扎实的编程基础，对数据结构、算法设计基础有深度了解，熟练掌握Python/C++等主流语言一种或多种，熟练应用pytorch、megatron、deepspeed、huggingface、transformers等深度学习框架和库
具备强大的工程/算法能力，能迅速迁移过往的工程/算法经验，深入理解系统底层原理并进行系统优化，能快速学习新知识
熟悉大模型相关研究的前沿进展，能快速复现业界最新研究成果，有顶会论文、ACM等编程竞赛获奖者优先
工作职责
负责大模型训练、对齐相关工作，包括不限于数据迭代、模型训练、模型评估
结合实际场景，提供全面的技术解决方案，参与PE、推理优化、数据飞轮建设，提升大模型在应用场景的效果
协助开发和优化 AI Agent 的数据采集、分析及数据闭环相关工具，支持标注工具、研发工具、数据分析与可视化系统的设计与实现，提升产研团队的工作效率
探索高表现力/低延迟的语音驱动的说对话系统
探索前沿的建模方式、训练策略、数据策略，以达到SOTA效果
探索AI能力的极限，并赋能产品以创造价值
优先资格
有顶会论文、ACM等编程竞赛获奖者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台大，小米有丰富的业务场景和海量数据，落地机会多
- 技术前沿，接触大模型训练、推理优化等核心难题，技能提升快
- 薪资有竞争力，大厂福利完善，晋升体系清晰
- 工作强度大，大模型训练周期长，需要应对频繁的调试和优化
- 技术迭代快，需要持续学习最新论文和工具，保持竞争力
- 竞争激烈，内部和外部都有大量优秀人才，需要突出个人成果
- 适合对NLP和大模型有强烈兴趣、喜欢解决技术难题、抗压能力强的算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向发展：从算法工程师成长为技术专家，深耕大模型训练、推理或多模态方向
- 横向发展：可转向AI产品架构、技术管理，或参与开源社区扩大影响力
- 行业前景：大模型领域人才稀缺，薪资天花板高，跳槽空间大
- 负责大模型的训练与对齐，包括数据迭代、模型训练和评估，保证模型效果
- 参与推理优化（PE）和数据飞轮建设，提升大模型在实际业务场景中的应用效果
- 开发优化AI Agent相关工具，包括数据采集、分析及可视化系统，提高产研效率
- 探索前沿语音对话系统和建模策略，追求SOTA效果，推动技术落地
- 扎实的编程能力，熟悉Python/C++，掌握PyTorch、Megatron、DeepSpeed等训练框架
- 深入理解大模型底层原理，能跟踪NLP和多模态领域的最新进展
- 具备工程优化能力，能进行系统性能调优和快速复现前沿研究
- 有良好的算法基础和快速学习能力，有顶会论文或编程竞赛经历加分
申请策略
- 关注小米AI部门的技术方向和产品布局，在面试中展示与业务结合的想法
- 主动询问团队目前的技术栈和项目，判断是否匹配个人兴趣
- 突出大模型相关的项目经验，尤其是训练、微调或推理优化的具体成果
- 强调编程能力和框架使用熟练度，附上GitHub或技术博客链接
- 展示对前沿研究的追踪，如复现论文或参与开源项目
- 有顶会论文或ACM奖项务必突出
- 提前熟悉大模型常用框架，如PyTorch、DeepSpeed、Megatron，并动手实践
- 学习模型压缩、量化、推理加速等技术，提升工程能力
面试指南
- 用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和数据指标
- 对于技术问题，先讲原理，再结合实践经验，最后给出优化方案
- 对未知领域，可展示分析思路和快速学习能力，避免直接说不会
- 请详细介绍一下你参与过的大模型训练或微调项目，遇到哪些问题？
- 如何评估一个语言模型的性能？有哪些评估指标和方法？
- 在分布式训练中如何处理显存不足？你了解哪些优化策略？
- 你对RLHF或DPO的了解？如何实现对齐？
- 如果让你在资源有限的情况下部署一个7B模型，你会怎么做？
职位点评
73
综合评分
大模型核心算法岗，技术前沿成长快，薪资有竞争力，但工作强度较大且WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长和职业发展，能接受一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活45
使命价值70
薪资福利
80较高
小米作为上市大厂，薪资和福利水平在行业内具有竞争力，但JD未明确具体薪资待遇，整体补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
85较高
大模型是当前前沿技术方向，岗位涉及训练、对齐、推理优化等核心环节，个人技能成长空间非常大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、模型训练、模型对齐、PyTorch、Megatron、DeepSpeed、HuggingFace、Transformers、推理优化
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
JD未提及弹性办公或远程，默认现场办公，大模型训练工作强度较高，生活平衡性一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
大模型技术具有广泛的社会影响力和行业前景，但JD未强调使命驱动，意义感中等偏上。
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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