高级算法工程师/算法专家

优缺点分析

角色解读

• 在小米AI部门积累大模型落地经验，成长为算法专家或技术负责人
• 横向扩展多模态、端侧模型等方向，成为AI领域的全栈专家
• 优秀者可晋升为团队Leader，带领团队攻克技术难题，或转向AI产品架构师
• 将大模型、Agent、多模态等AI技术应用于企业运营场景，如智能营销和智能客服
• 负责从数据收集、清洗到模型训练、评估的全流程，优化模型效果
• 与业务团队合作，探索AI落地的创新点，推动项目从理论到实际部署
• 精通大模型后训练、RAG、Agent等前沿技术，至少一年以上相关实践经验
• 扎实的编程能力，熟练使用Python、PyTorch、Transformers等工具
• 具备研究能力，能阅读并复现顶会论文，有论文发表者优先
• 良好的跨团队沟通与协作能力，能将复杂技术方案转化为业务价值

申请策略

• 小米面试有2-3轮技术面加一轮HR面，准备时重点展示项目深度和思考过程
• 了解小米AI业务布局（如小爱同学、智能座舱），在面试中体现对场景的理解
• 突出大模型后训练、RAG、Agent等项目的实际经验，最好有量化成果（如效果提升X%）
• 展示编程能力和工具链熟练度，附上GitHub或项目代码链接
• 如有顶会论文，重点标注，并简述技术贡献
• 强调跨团队合作经历，体现沟通与推动能力
• 若缺乏多模态经验，可自学ASR、TTS基础，并动手实践开源模型（如Whisper、CogVideo）
• 深入理解Transformer架构，掌握模型微调和推理优化技术

面试指南

• 对于项目类问题，按STAR法则：Situation, Task, Action, Result，突出个人贡献和量化成果
• 对于技术原理类问题，先简述概念，再深入核心难点，最后给出你的解决思路或优化方案
• 对于设计类问题，从需求分析开始，逐步拆解模块，说明技术选型理由，并考虑扩展性和鲁棒性
• 请详细描述你参与的一个大模型后训练项目，包括数据来源、训练策略和效果评估
• RAG工作流中如何解决检索质量低或生成幻觉的问题？
• 谈谈你对多模态大模型的理解，如何将视觉和语言模态对齐？
• 给定一个智能客服场景，你会如何设计基于Agent的对话系统？
• Python编程题：实现一个简单的Transformer注意力机制