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小米
算法工程师（大模型算法/深度学习）
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算法工程师（大模型算法/深度学习）

发布于 大约 2 小时前

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博士
机器学习工程
Dpo
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Ppo
大模型
强化学习
智能制造
机器学习
深度学习

AI 估算 · 25k–50k

小米为上市大厂，北京算法博士岗，大模型方向薪资竞争力强，预计月薪2.5-5万。

职位详情

关于这个职位

这是一个在小米从事大模型算法研发的岗位，专注于工业垂域大模型的训练与优化，涉及知识问答、智能诊断等应用场景

你将参与模型微调、强化学习等前沿工作，并与生产团队协作推动算法在智能制造中的实际落地
要求具备博士学历和扎实的算法基础

最低要求

学历要求：要求毕业于top211,985,或者qs100机械或者计算机系博士,且在制造算法某一领域取得显著成果

技术能力：
a. 了解大模型的预训练,指令微调,强化微调PPO,DPO,GRPO等
b. 强化学习、机器学习、运筹优化算法和深度学习等算法技术,具备扎实的数学基础和算法设计能力
c. 熟练掌握 Python、C++ 等编程语言,能够高效实现算法并进行优化
学习与创新能力：
a. 对新技术、新领域有强烈的学习兴趣和好奇心,能够快速掌握前沿技术并应用于实际工作中
b. 具备创新思维,能够提出独特的算法解决方案,推动公司在智能制造领域的技术进步
责任心与攻坚能力：
a. 具备强烈的责任心,对工作中的问题能够主动跟进、积极解决
b. 能够在复杂的业务场景和技术难题面前保持坚韧不拔的精神,攻坚克难,确保项目按时交付
沟通能力：
a. 具备良好的沟通技巧和能力,能够与不同背景的团队成员进行有效沟通
b. 能够深入一线与生产人员交流,准确理解业务需求,并将技术方案清晰地传达给团队成员
其他要求：
a. 具备良好的英文读写能力,能够阅读和理解英文技术文献

工作职责

大模型算法开发与优化：

a. 面向智能制造领域需求,参与工业垂域大模型基座训练及应用落地,负责垂域大模型agentic 能力优化迭代、知识注入、强化微调等模型优化工作;
b. 负责大模型在垂域场景（知识问答、数据问答、智能诊断等）的推理准确率,降低幻觉,具备专家级的诊断及推理能力提升
c. 跟踪前沿大模型技术进展,参与技术方案评审,输出内部分享、专利与高质量技术文章
智能化场景落地：
a. 负责将开发的算法在小米生产制造的实际场景中进行落地实施,确保算法的有效性、稳定性和可扩展性
b. 与生产团队紧密合作,深入一线挖掘业务需求,收集数据,分析问题,为算法优化提供依据
团队协作与沟通：
a. 与研发团队、生产团队、质量团队、数据团队等跨部门协作,确保算法项目顺利推进
b. 向非技术背景的业务人员清晰地传达技术概念和解决方案,促进业务团队对智能化技术的理解和应用

优先资格

有大模型优化的实践经验者优先

熟悉大模型技术以及有大模型相关技术落地应用经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 小米为头部科技公司，平台大，资源丰富，项目有实际落地场景
  • 跨部门协作，能积累制造行业知识和项目管理经验
  • 要求博士学历，门槛高，竞争激烈
  • 工作内容复杂，需要深入一线，可能面临高强度加班

缺点 / 挑战

  • 涉及大模型前沿技术，技术挑战高，个人成长快
  • 需同时兼顾技术深度和业务理解，沟通成本较高
  • 适合有扎实算法基础、热爱前沿技术、能接受挑战的博士毕业生

角色解读

  • 技术专家路线：深入大模型与智能制造结合领域，成为算法专家或技术负责人
  • 管理路线：随着项目推进，可带团队，转向技术管理岗位
  • 跨领域发展：积累制造行业知识，成为智能制造解决方案专家
  • 负责工业垂域大模型的训练、微调与优化，包括知识注入、强化微调（如PPO、DPO、GRPO）等
  • 提升大模型在知识问答、数据问答、智能诊断等场景的推理准确率，降低幻觉
  • 将算法落地到小米生产制造实际场景，与生产团队紧密合作，挖掘需求、分析数据
  • 跨部门协作与沟通，向业务人员传达技术方案，并跟踪前沿技术、输出技术文章和专利
  • 熟悉大模型预训练、指令微调、强化学习（PPO、DPO、GRPO）等，有实践经验者优先
  • 扎实的机器学习、深度学习、运筹优化数学基础，具备算法设计能力
  • 熟练掌握Python、C++，能够高效实现和优化算法
  • 具备英文文献读写能力、沟通能力和创新思维

申请策略

  • 关注小米智能制造的战略方向，在面试中展现对业务的思考
  • 准备一个“算法落地”的完整案例，体现解决实际问题的能力
  • 突出大模型相关项目经验，如预训练、微调、强化学习应用的案例
  • 强调在智能制造或工业场景的算法落地成果
  • 展示编程能力（Python/C++）和算法竞赛/论文成果
  • 深入理解PPO、DPO、GRPO等强化学习算法，可尝试复现
  • 学习LangChain、Agents等大模型应用框架
  • 了解工业制造领域基础知识，如设备诊断、质量控制等

面试指南

  • STAR法则：情境、任务、行动、结果，具体说明项目背景和个人贡献
  • 结合业务场景：回答时联系智能制造实际需求，体现业务理解
  • 强调迭代过程：说明如何发现问题、分析原因、优化模型和效果评估
  • 介绍你做过的大模型微调项目，如何评估效果？
  • 解释PPO和DPO的区别以及适用场景
  • 如何降低大模型在垂直领域的幻觉？
  • 如果让你优化一个制造场景的问答系统，你会怎么做？
  • 你如何看待大模型在智能制造中的挑战？

职位点评

69
综合评分

小米大模型算法岗，前沿技术、成长空间大，但工作强度未知，平台大。

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
适合对前沿技术有热情，追求技术成长且抗压能力强的算法博士。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展80
工作生活50
使命价值70

薪资福利

70中等

薪资未在JD中明确提及，但小米作为上市大厂，薪酬福利体系完善，整体回报预计有竞争力。

薪资信号未披露（AI估算：25K-50K/月）

成长发展

80较高

岗位涉及大模型、强化学习等前沿技术，且鼓励输出技术文章和专利申请，对个人技术成长有显著促进作用。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、强化学习、PPO、DPO、GRPO、Python、C++
业务类型ambiguous

工作生活

50较低

工作地点在北京，JD未提及弹性工作或远程办公，也未说明加班情况，生活平衡程度难以判断。

工作模式未明确
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

智能制造领域应用大模型技术，行业前景向好，但JD未突出社会价值或使命，意义感中等。

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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