小米
顶尖实习-大模型算法研究员（AI Agent方向）-大模型-实习
顶尖实习-大模型算法研究员（AI Agent方向）-大模型-实习
发布于 大约 14 小时前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Ai Agent
Llm
Nlp
Pytorch
Tensorflow
Vlm
多模态
大模型
机器学习
AI 估算 · 6k–10k
大厂算法实习薪资，考虑北京生活成本和公司平台，月薪在6k-10k区间。
职位详情
关于这个职位
这是一份小米大模型团队的顶尖实习岗位，专注于AI Agent方向的研究
你将参与LLM/VLM的预训练与后训练，探索Agent记忆系统、多模态融合感知等前沿技术，并有机会发表高水平论文和专利
适合对人工智能研究有浓厚兴趣、希望在顶级平台积累科研经验的硕士或博士在读学生
最低要求
硕士及以上学历在读，人工智能、计算机科学、电子、信息工程、机器人等专业，有C++/python/java开发经验
熟练掌握至少一种深度学习框架，如Tensorflow，PyTorch等
对深度学习有深刻认识，熟悉各种神经网络及背后数学原理
工作职责
负责各类LLM/VLM的预训练，后训练，并应用于实际业务中
探索Agent记忆系统，包括参数化记忆与更新，记忆自进化，连续学习，个性化大模型等方向，通过全生命周期个人数据提升大模型的个性化生成与决策能力
融合多模态数据，攻关持续在线的连续感知-记忆-决策Agent框架，推动个性化主动服务的前沿研究
探索机器学习领域的新技术，探索与其他领域的技术融合
发表高水平论文和专利
优先资格
对大模型有设计训练和应用经验者优先
对声音、图像、视频、各类传感器的通用融合感知算法有实际经验的优先
在AI或NLP相关顶级会议或者刊物，如ICML，NeurIPS，AAAI，ACL等发表论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入小米这样的巨头公司，接触前沿的大模型和AI Agent技术，科研氛围浓厚，有发表高水平论文的机会
- 实习岗位竞争激烈，对学术背景和工程能力要求高，工作强度可能较大
- 适合对AI前沿研究有热情、具备扎实算法功底和较强自驱力的在读硕士或博士
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 积累大模型训练与Agent研究的实战经验，为未来成为AI算法工程师或研究员打下坚实基础
- 参与LLM/VLM的预训练与后训练，并将模型应用于实际业务场景
- 需要扎实的深度学习理论基础，熟练掌握PyTorch或TensorFlow等框架，并具备C++/Python/Java开发能力
申请策略
- 关注小米AI实验室的研究方向，在简历中体现你对Agent和个性化大模型的深入思考
- 突出深度学习项目经验，尤其是大模型训练、微调或Agent相关项目
- 可以提前熟悉PyTorch框架，并了解最新的Agent记忆机制和连续学习论文
面试指南
- 回答项目经验时，可以遵循STAR法则，突出你的技术难点和解决方案
- 对于开放性研究问题，可以展示你的思考过程和知识广度
- 请详细介绍一个你参与过的深度学习项目
- 你对AI Agent的记忆系统有什么理解？
- 如何设计一个多模态融合感知的算法？
- 复习Transformer架构、RLHF等大模型核心知识，并阅读几篇Agent领域的经典论文
职位点评
69
综合评分
顶尖大模型研究实习，前沿技术栈，发展空间大，但薪资和WLB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
该职位最适合追求技术成长和学术发展的求职者，尤其是希望在AI前沿领域积累经验的学生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利40
成长发展95
工作生活50
使命价值70
薪资福利
40较低
作为实习岗位，薪资和福利相对有限，但小米作为大厂平台，能提供一定的补贴和资源。
薪资信号未披露（AI估算：6K-10K/月）
成长发展
95较高
该岗位处于大模型和AI Agent前沿领域，能接触顶尖技术和研究资源，对个人技能成长和学术发展有极大帮助。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、VLM、AI Agent、PyTorch、TensorFlow、多模态
成长机会发表高水平论文和专利
业务类型profit_center
工作生活
50较低
实习岗位通常需要现场办公，工作强度可能较高，但小米作为大厂，工作环境相对稳定。
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
AI Agent和个性化大模型是未来AI发展的重要方向，工作具有较高的技术价值和行业前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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