小米
仿真AI工程师-2027届
仿真AI工程师-2027届
发布于 大约 11 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
初级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Pytorch
Tensorflow
大模型
流体仿真
深度学习
电磁仿真
知识图谱
Pinn
物理信息神经网络
AI 估算 · 12k–25k
AI仿真岗位对深度学习与物理建模要求高，属前沿技术方向；小米平台提供有竞争力的薪资，应届生起薪在行业中上水平
职位详情
关于这个职位
该职位聚焦AI与仿真技术的融合，通过物理信息神经网络、大模型和知识图谱等技术，加速流体与电磁仿真并优化多参数方案
适合对深度学习、数值仿真有基础认知，且希望探索前沿技术、积累AI+科学计算经验的应届生
最低要求
掌握深度学习基础理论，对PINN物理信息神经网络有基础认知，理解物理约束建模逻辑
了解流体、电磁数值仿真基础原理，清楚传统仿真计算效率痛点
对大模型、知识图谱技术具备基础认知，理解多技术融合赋能仿真优化的技术思路
具备前沿技术调研、算法逻辑梳理的科研探索意识
工作职责
参与物理信息神经网络、大模型、知识图谱融合算法研发，聚焦流体、电磁仿真场景实现仿真加速与多参数优化
搭建仿真数据集，完成AI模型训练调优、仿真与算法联调验证
调研AI仿真前沿技术，整理实验数据，撰写技术文档，协助完成项目测试与方案迭代
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术方向，AI与仿真结合是工业软件智能化热点，技能积累含金量高
- 小米平台资源丰富，有机会接触真实产品需求和海量计算数据
- 岗位偏研究与实践，适合有志于技术深挖的应届生，成长空间大
- 仿真加速优化对模型精度和计算效率要求高，调优过程可能耗时较长
- 作为校招岗位，竞争激烈，面试可能要求技术深度与实践项目经验
- 适合对深度学习与物理仿真交叉领域有浓厚兴趣，具备较强自驱力和科研探索精神的应届生或早期研究人员
缺点 / 挑战
- 涉及跨学科知识（深度学习和物理仿真），学习曲线较陡，需快速补齐物理模拟短板
角色解读
- 在AI+仿真领域深耕，成为物理信息神经网络专家，主导核心算法研发
- 横向拓展至其他物理场景（如结构力学、热传导），或转向大模型驱动的通用仿真平台
- 积累项目经验后可向技术管理或高级算法架构师方向发展
- 研发融合物理信息神经网络（PINN）的AI算法，用于流体与电磁仿真的加速和多参数优化
- 搭建仿真数据集，训练并调优AI模型，完成模拟与算法的联合验证
- 跟踪AI仿真前沿技术，整理实验数据并撰写技术文档，协助项目迭代
- 扎实的深度学习基础，熟悉PINN、神经网络训练与调优方法
- 了解流体或电磁数值仿真原理，知道传统仿真的计算瓶颈
- 对大模型、知识图谱有基本认知，能理解多技术融合思路
- 具备科研探索意识，能独立进行技术调研和算法逻辑梳理
申请策略
- 关注小米在AI+仿真方向的产品布局，在面试中展示对业务场景的思考
- 提前准备好一个能体现AI+物理建模的项目讲解，突出创新点与调优过程
- 突出深度学习项目经验，尤其是与物理模型结合的实习或课题工作
- 强调对PINN或相关数值方法的理解，可附上课程项目或开源贡献
- 展示编程能力（Python/深度学习框架）和数据处理经验，如有仿真软件使用经历更佳
- 系统学习PINN论文，动手实现简单案例（如求解泊松方程）
- 补充流体或电磁仿真基础，了解有限元/有限体积法基本思想
- 熟悉一个大模型基础框架（如Transformer），理解知识图谱的基本结构
面试指南
- 对于原理类问题：先阐述核心概念（如物理约束、损失函数设计），再对比传统方法说明优势与局限
- 对于项目设计问题：明确问题定义，分步叙述数据构建、模型选型、训练策略和验证指标，强调迭代优化过程
- 对于开放性问题：结合已知技术和实际场景，提出有逻辑的假设方案，展现科研思维
- 请解释PINN的基本原理及与传统数值方法的区别
- 如何评估AI仿真模型的加速效果与精度？请举例说明
- 假设你要优化一个流体仿真场景，你会如何设计AI方案？
- 你对大模型在仿真中的应用有什么理解？能否举出一个可能的融合思路？
- 当模型在训练中不收敛或精度不足时，你会从哪些方向排查？
职位点评
66
综合评分
小米AI仿真岗，技术前沿、成长空间大，但薪资面议、WLB不确定。
更适合这类人
适合将技术成长作为首要目标的求职者，能接受高强度学习和工作节奏，追求前沿技术突破。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
薪资未明确，但小米平台和AI岗位通常提供有竞争力的薪酬，但对应届生来说薪资面议可能性大；福利未在JD中说明。
薪资信号面议 (12K-25K/月)
成长发展
85较高
岗位涉及前沿AI技术（PINN、大模型、知识图谱），技术含量高；JD中虽未明确提及培训或晋升，但小米研发体系完善，个人成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PINN、物理信息神经网络、大模型、知识图谱、深度学习、流体仿真、电磁仿真
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在上海，未说明远程或弹性；小米作为大厂可能有一定的加班文化，但JD未提及WLB相关内容。
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+仿真属于科技前沿，对工业智能化有较大价值，社会意义较好；小米作为消费电子巨头，产品影响力广。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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