小米
硬件AI自动化实习生
硬件AI自动化实习生
发布于 大约 3 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
实习与临时职位
PyTorch
强化学习
自动化测试
LLM
MATLAB
嵌入式开发
数字信号处理
AI 估算 · 4k–6k
大厂硕士实习生薪资通常在有竞争力的范围，但实习期较短，月薪按日折算。
职位详情
关于这个职位
这是一个硬核的AI自动化实习岗位，你将利用LLM、强化学习等前沿技术，搭建自动化仿真检查和分析工具，提升硬件研发效率
工作涉及无线/音频/电磁仿真领域的数据分析、代码生成与技术调研，非常适合希望深入AI+硬件交叉领域的硕士生
最低要求
专业背景：通信工程、电子工程、计算机科学、声学、应用数学或相关专业，硕士及以上在读
领域知识(满足其一):
无线/基带：熟悉通信原理，了解 BT协议栈，有 MATLAB/Python 进行链路仿真经验
音频算法：熟悉数字信号处理 (DSP)，了解降噪 (ANC)、波束成形或语音增强算法
电磁仿真：熟练使用 HFSS, CST 等仿真软件，理解天线与射频基础
必备技能：熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch/TensorFlow 至少一种框架
对 LLM、Diffusion Model 或 Reinforcement Learning 有实际项目经验
工程能力：具备良好的代码规范，有 Linux 开发环境使用经验，能独立跑通开源模型并进行微调
工作职责
基于Agent搭建仿真流程中的设计图档检查&结果分析，加速仿真流程
自动生成基带验证代码、自动化测试用例
基于AI工具开发，完成续航项目数据、内测/用户打点数据分析、看盘追踪以及不良预警
支持相关技术调研以及落地验证
优先资格
加分项：
跨界思维：既有硬件底层调试经验，又有 AI 应用开发经历（如：曾用 AI 优化过通信算法，或在嵌入式设备上部署过模型）
工具极客：热衷于折腾新工具（如 Cursor, Copilot, LangChain），有开发过提升研发效率的小工具或脚本
开源贡献：在 GitHub 上有相关开源项目，或在顶级会议（ISSCC, ICASSP, Globecom 等）发表过论文
硬件上手：熟悉嵌入式开发板（如 ESP32, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson）的模型部署与推理优化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 小米大平台，接触AI+硬件结合的前沿项目，积累实战经验
- 团队技术氛围浓厚，有导师指导，成长快速
- 实习经历在简历上含金量高，提升求职竞争力
- 对跨学科知识要求高，需同时掌握AI和硬件领域技能
- 实习时间有限，需快速上手并产生实际成果
- 工作涉及大量调研和验证，存在不确定性
- 适合对AI技术在硬件领域应用有浓厚兴趣，具备较强自学能力和编程基础的硕士研究生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 深入AI+硬件交叉领域，成为AI算法工程师或硬件算法专家
- 向自动化工具开发、系统架构方向发展
- 实习表现优异有机会转正，进入小米核心团队
- 利用AI Agent搭建自动化仿真检查与分析流程，加速硬件研发
- 开发AI工具进行续航数据、用户打点等数据分析与预警
- 调研并验证LLM、强化学习等前沿技术在硬件领域的应用
- 熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow框架
- 具备通信、音频或电磁仿真任一领域知识
- 有LLM、Diffusion Model或强化学习实际项目经验
- 良好的代码规范与Linux开发环境经验
申请策略
- 在简历中体现跨界思维，展示AI与硬件结合的项目
- 面试前准备一个具体的AI自动化案例，展示问题解决能力
- 突出AI项目经历，特别是LLM、强化学习或扩散模型的实际应用
- 展示硬件相关经验，如通信算法、仿真软件使用或嵌入式开发
- 强调工程能力，如开源项目、效率工具开发
- 复习通信原理或数字信号处理基础知识
- 熟悉LangChain、Agent框架，尝试搭建简单自动化流程
- 练习开源模型微调，准备一个AI+硬件的小项目
面试指南
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合项目经验，用STAR法则组织回答
- 对于开放性问题，展示思考过程，提出多个方案并比较优劣
- 你如何用LLM自动化某个硬件测试流程？请举例
- 你对强化学习在仿真优化中的应用了解多少？
- 讲讲你在通信/音频/电磁仿真方面的项目经验
- 你用过哪些AI工具提升研发效率？具体怎么用的？
- 如何在嵌入式设备上部署轻量级模型？有哪些优化方法？
- 复习Python和PyTorch基础，熟悉常用模型结构
职位点评
66
综合评分
大厂AI硬件实习，前沿技术栈，职业发展好，但薪资待遇未知。
更适合这类人
最适合追求技术成长和前沿领域探索的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利50
成长发展85
工作生活70
使命价值60
薪资福利
50较低
实习薪资未明确，但大厂实习通常有合理补贴，稳定性一般，福利未提及。
薪资信号未披露（AI估算：4K-6K/月）
成长发展
85较高
该实习提供前沿AI技术应用机会，能显著提升技能，但JD未明确提及导师或晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、LLM、强化学习、Diffusion Model、Agent
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
未明确办公模式，但实习通常强度适中，地点北京小米科技园，通勤可能较长。
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
60中等
行业为消费电子，创新积极，社会影响力中性，但实习岗位不直接产生社会价值。
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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