小米
大模型算法工程师-生态链
大模型算法工程师-生态链
发布于 大约 15 小时前实习/见习
武汉市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Llm
Nlp
Pytorch
Vlm
多模态
大语言模型
智能体
计算机视觉
AI 估算 · 4k–8k
实习岗位，技术门槛较高，武汉地区大模型算法实习生薪资约4000-8000元/月，日薪约200-400元。
职位详情
关于这个职位
作为小米生态链的大模型算法工程师实习生，你将深度参与新一代智能家居的AI研发，探索多模态视觉理解、智能体规划与决策等前沿技术，设计算法原型并推动预研成果在米家设备中落地
适合具备扎实研究基础的在读硕博生，能接触真实的智能硬件场景与海量数据
最低要求
计算机科学、人工智能、电子工程等相关专业在读硕士/博士研究生
在以下至少一个方向有扎实的研究基础：
大语言模型、多模态大模型（LLM/VLM/MLLM）
计算机视觉（检测、分割、视觉理解）
自然语言处理（意图识别、长链路推理）
智能体（Agent、规划、决策、记忆）
熟练掌握 Python 及主流深度学习框架（PyTorch 等），具备独立完成实验的能力
了解业界Agent框架，（Pi Agent、Openclaw、OpenCode、Hermes Agent）
有顶会/顶刊论文发表经验者优先（CVPR / NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / AAAI 等）
具备良好的文献调研与学术写作能力，有专利撰写经验者加分
自驱力强，具备独立思考与解决问题的能力，善于沟通协作
工作职责
新一代智能家居研发：AI落地米家多种生态链设备，实现智能互联
预研探索：跟踪前沿进展，在以下一个或多个方向开展研究工作：
多模态视觉理解（VLM、图文推理、视觉问答）
智能体规划与决策（Agent Planning、Tool Use、多步推理）
原型验证：设计并实现算法原型，完成实验评估与Demo验证
技术协作：与工程团队协同，推动预研成果在产品中落地
优先资格
有顶会/顶刊论文发表经验者优先（CVPR / NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / AAAI 等）
具备良好的文献调研与学术写作能力，有专利撰写经验者加分
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 小米生态链拥有海量智能设备数据和真实应用场景，能够将前沿研究与产品直接结合，成就感强
- 平台大、资源充足，有机会接触业界顶尖团队和算力
- 预研类工作不确定性高，需要较强的自驱力和独立解决问题的能力
缺点 / 挑战
- 研究方向前沿（VLM、Agent），技术挑战大，能快速提升个人研究能力和工程实践能力
- 作为实习生可能需要同时兼顾学术研究与工程落地，节奏较快，压力较大
- 适合对多模态大模型和智能体方向有浓厚兴趣、具备扎实研究基础并且愿意接受挑战的在读硕博生
角色解读
- 从算法实习生起步，可逐步成长为独立负责预研项目的研究型工程师，深入智能家居AI核心场景
- 有机会发表顶会论文、积累专利，为学术或工业界发展奠定坚实基础
- 未来可转向大模型算法研究员、技术专家或产品技术负责人等方向
- 参与智能家居设备的大模型算法研发，将AI能力落地到米家生态链产品中，实现智能互联体验
- 跟踪多模态视觉理解、智能体规划等前沿技术，开展预研探索并设计算法原型
- 与工程团队紧密协作，将预研成果转化为可落地的产品功能，完成实验评估与Demo验证
- 扎实的深度学习基础，熟悉LLM/VLM/Agent等方向，具备独立实现和调试模型的能力
- 熟练掌握Python和PyTorch，能快速搭建实验环境并开展研究
- 对业界Agent框架（如Pi Agent、OpenClaw等）有基本了解，具备文献调研和学术写作能力
申请策略
- 在简历中体现你对智能家居场景的理解，比如举一个AI在IoT设备上的应用创意
- 关注小米生态链的技术博客和开源项目，面试时展示你的技术热情和匹配度
- 重点突出LLM/VLM/Agent相关的项目经验，包括具体模型、数据集、实验结果和你的贡献
- 如果有顶会论文或高质量预印本，务必显著标注，并说明论文中的创新点
- 强调编程能力和框架熟练度，例如使用PyTorch复现过哪些模型
- 提前熟悉开源Agent框架（如AutoGPT、LangChain等），并尝试搭建一个简单Agent demo
- 补充多模态理解（CLIP、BLIP等）和推理（Chain-of-Thought）方面的知识
面试指南
- 使用STAR方法（情况、任务、行动、结果）描述项目，突出个人贡献和量化效果
- 对于设计类问题，明确问题定义、提出方案、分析权衡、给出可行计划
- 请介绍一个你参与过的多模态或大模型项目，你在其中解决了什么关键问题？
- 如何设计一个Agent系统来解决多步推理和工具调用的问题？
- 对于端侧部署的大模型，如何平衡模型效果和资源消耗？
- 请说说你对VLM中视觉问答和图文推理的最新进展的理解
- 复习Transformer、注意力机制、RLHF等核心基础知识
- 整理自己的论文或项目，准备一个20分钟的技术讲解
职位点评
74
综合评分
顶尖平台、前沿技术方向，发展性极强，但薪资未明确，生活平衡一般。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
最看重技术成长和前沿研究机会的求职者，对薪资和生活方式要求不高，更追求学术与工程突破。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利55
成长发展88
工作生活65
使命价值78
薪资福利
55较低
该实习岗位薪资未披露，但小米提供实习生有竞争力的日薪和基本福利，整体处于市场中等水平。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
88较高
职位强调前沿技术预研与论文发表机会，能够极大提升研究能力和工程实践，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、VLM、Agent、PyTorch、Python
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
工作地点在武汉，未提及远程或弹性工作，可能为现场办公，生活便利度一般。
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
78中等
智能家居AI赛道高速增长，技术有实际落地场景，能直接提升用户生活智能化水平，意义感较好。
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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