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多模态高级算法工程师

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岗位描述

岗位职责
1. 端侧多模态/Omni模型研发
负责端侧多模态及全模态(Omni)大模型的架构设计、训练与迭代,探索视觉、语音、文本等多模态信息的统一建模与实时交互能力。
2. 模型训练与后训练优化
负责预训练、SFT、RL/OPD等训练流程设计及效果优化,围绕模型能力、场景需求和端侧资源约束进行数据配比、训练策略及模型能力迭代。
3. 多模态数据体系建设
负责多模态数据清洗、筛选、合成、配比与质量治理,建设覆盖预训练、SFT、RL等阶段的数据体系,持续通过数据驱动提升模型效果。
4. 端侧模型优化与工程落地
针对端侧算力、内存、功耗及实时性约束,开展模型压缩、量化、推理优化及相关Infra建设,推动模型从实验室能力向终端产品落地。
5. 核心场景能力建设
围绕AIOS、智能助手、实时语音交互、视觉理解及Agent等业务场景,解决端侧模型感知、理解、交互和执行能力问题,推动模型能力在实际业务中的规模化应用。
6. 前沿技术预研与能力沉淀
跟踪多模态、Omni、端侧大模型及Agent领域前沿技术,完成关键技术验证、方案选型及工程化落地,形成团队长期技术能力。

岗位要求
1. 计算机、人工智能、机器学习等相关专业硕士及以上学历,具备较扎实的深度学习及大模型基础。
2. 具备3年以上大模型、多模态模型或相关核心算法研发经验,有完整模型研发和业务落地经验。
3. 熟悉Transformer及主流大模型训练方法,对预训练、SFT、RL、数据配比、模型评测等具有实际项目经验。
4. 具备多模态模型研发经验,在视觉、语音、文本中的至少两个方向具有较深入的技术积累;具备Omni/端到端多模态研发经验者优先。
5. 具备较强的工程实现能力,熟悉PyTorch等主流深度学习框架,有训练Infra、模型优化或端侧部署经验。
6. 对模型结构、训练策略和效果问题具备较强的问题分析及技术判断能力,能够独立承担核心模块或重点项目。

人工智能方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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