小米
多模态理解大模型实习生-2027届
多模态理解大模型实习生-2027届
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Pytorch
多模态
大模型
深度学习
算法研究
计算机视觉
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
小米AI前沿研究岗，技术成长空间大、学术导向强，但工作模式与WLB信息不明。
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。
薪资怎么样
7千
与人工智能中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3290 个在招 · 其中人工智能 21 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 570 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位为小米多模态理解大模型方向的实习岗位，面向2027届在校学生
实习生将深入参与多模态大模型的前沿技术调研、算法探索与学术研究，旨在产出具有行业影响力的科研成果
适合对计算机视觉、多模态AI有浓厚兴趣的硕博在校生
最低要求
在读硕士/博士，计算机、人工智能、机器学习、电子信息、自动化、数学等相关专业，多模态大模型、计算机视觉等相关方向
具备一定的多模态算法或计算机视觉实践经验，对多模态大模型算法有深入理解
具备优秀的编程能力，熟练掌握PyTorch等至少一门深度学习框架，熟练掌握Python或C++等至少一门编程语言
对多模态大模型、计算机视觉、深度学习等领域有比较强的兴趣
每周实习四天以上，实习四个月以上
工作职责
深入调研多模态理解大模型、多模态推理大模型以及强化学习等方向的前沿技术
深入探索多模态融合对齐策略，多模态多任务联合训练
参与多模态大模型学术研究，产出具有业界行业影响力的科研成果
优先资格
在多模态大模型、计算机视觉、深度学习等领域发表过高水平论文，或参加过相关领域主流算法竞赛且取得优秀成绩者优先
在ACM/ICPC、CodeForces、IOI/NOI/NOIP/CSP等编程算法竞赛中获得优秀成绩者，优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与多模态大模型这一最前沿技术的研究，技术成长天花板高
- 在小米这样的头部科技公司实习，能接触到海量真实数据与顶级工程资源
- 实习表现优异者可能获得转正机会或获得顶尖科研机构的深造推荐
- 实习时间要求较长（4个月以上），需要合理规划学业与实习
- 适合计算机、人工智能等相关专业，对多模态AI有强烈兴趣，具备较强论文阅读、算法实现和编程能力的在读硕博学生，尤其是有志于从事AI前沿研究或在顶尖高校继续深造者
缺点 / 挑战
- 对学术研究能力和编程实现能力要求极高，工作具有挑战性
- 需要跟进快速迭代的领域知识，学习压力较大
角色解读
- 通过研究积累，可向AI算法研究员或核心算法工程师方向发展
- 优秀成果有助于申请国内外顶尖高校或研究机构的博士项目
- 积累工业界大规模模型训练经验，为未来投身AI前沿研发打下坚实基础
- 调研多模态大模型（如视觉-语言模型）的最新技术进展与算法论文
- 动手实现并探索新的多模态融合与对齐策略，进行模型训练与优化
- 参与前沿学术研究，将研究成果整理为论文，目标是在顶级会议或期刊发表
- 扎实的深度学习与计算机视觉理论基础，理解多模态模型架构
- 熟练的Python编程能力，精通PyTorch等深度学习框架，并具备C++等系统编程能力
- 具备独立阅读、复现和改进前沿学术论文的能力，拥有较强的算法设计与实现经验
申请策略
- 在求职信或面试中，清晰阐述你对多模态大模型某个具体子方向（如视觉语言对齐、跨模态检索）的理解和兴趣
- 准备好展示你的研究成果或竞赛项目，能够深入讨论其中的技术细节和挑战
- 重点突出在多模态、计算机视觉或深度学习领域的研究项目、论文发表或竞赛成绩
- 清晰展示对PyTorch等框架的熟练度以及独立复现论文或开发算法模型的代码能力
- 强调ACM/ICPC等顶级算法竞赛的经历，这能有力证明你的编程与算法基础
- 系统学习并实践最新的多模态大模型（如LLaVA、GPT-4V等）技术报告与开源代码
- 在GitHub上复现1-2篇顶级会议（CVPR， NeurIPS， ICML）的多模态相关论文，作为作品集
- 加强C++在高性能计算和模型部署方面的学习，以匹配职位可能涉及的工程优化需求
面试指南
- 对于技术问题，采用“现状-原理-创新点-个人思考”的框架来回答
- 对于项目经验，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织回答，并突出个人贡献与技术深度
- 对于开放性问题，结合自己的研究经历和对该领域的理解，提出有逻辑的见解，不必追求唯一正确答案
- 请介绍一下你了解的最前沿的一种多模态大模型架构及其创新点
- 请描述一个你完成过的最复杂的算法或研究项目，你遇到的最大挑战是什么，如何解决的？
- 给你一个新的多模态任务（例如图文问答），你会如何设计模型的整体流程？
- 你如何看待多模态大模型在工业界落地可能面临的挑战？
- 你未来的职业规划是什么？为什么想做多模态方向的研究？
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活45
使命价值78
薪资福利
70中等
作为头部科技公司的实习岗位，预计提供有竞争力的实习津贴，但因是学生实习，薪资和福利的稳定性与正式员工有差距。
薪资信号未披露（AI估算：5–8千/月）
成长发展
95较高
JD中技术要求明确且前沿，工作内容直指领域核心研究，且明确要求产出科研成果，对技能成长和学术积累的推动作用非常强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、计算机视觉、强化学习、PyTorch、深度学习、多任务联合训练
成长机会产出具有业界行业影响力的科研成果
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
JD未提及任何办公模式、工作时间或WLB相关信息，且明确要求“每周实习四天以上”，工作强度可能较高，生活便利性无法从信息中判断。
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
78中等
多模态AI是人工智能领域的热点与增长方向，实习本身具有较高的技术探索价值和行业前沿性，但JD未明确提及社会价值或使命导向。
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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