小米多模态大模型算法实习生
任职要求
1.人工智能、模式识别、机器学习等相关专业，硕士及以上学历，博士优先； 2.扎实的编程基础，熟练掌握Python等主流语言，熟练应用pytorch、huggingface等； 3.理解主流VLM范式，如Qwen2.5-VL等； 4.有大模型训练经验，或大模型数据筛选和优化相关经验优先； 5.在学术会议上发表论文者优先，在机器学习、人工智能领域内获得过优异成绩者优先； 6.责任心强，积极主动，有良好的沟通和合作能力； 7.实习时间5个月及以上。
工作职责
1.参与视觉大语言模型(VLM)算法的研究和落地，提升手机汽车等设备的多模态交互体验。 2.参与UIAgent、屏幕理解场景下的数据合成与质量提升，探索数据配比的前沿技术。
1、基于大模型等前沿技术，构建多模态内容理解模型，并应用到小红书多模态搜索来解决实际业务问题 2、进行大模型前沿技术探索和研发，发表国际顶级论文 3、参与多模态大模型相关的业务落地，包括但不限于笔记图文/视频多模态内容理解、视频结构化、多模态意图理解等
1、跟踪、探索大模型方向/多模态预训练方向的前沿技术，将各方向的SOTA能力集成到模型底座上，提升下游任务的效果，打造团队的技术先进性； 2、多模态大模型结构的设计、训练任务的规划、预训练流程以及下游功能的开发等。
我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师，加入我们的前沿技术研发团队。您将专注于多模态理解与生成，推动其在地图数据、信息流推荐、打车服务等场景中的落地应用，为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责 1、多模态模型研发：开发业界领先的图文多模态理解与生成模型，结合扩散模型（Diffusion Models）、Transformer架构等实现高质量场景理解和动态内容生成。 2、模型优化与性能提升：优化多模态模型的推理速度和计算效率，支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术（包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等）。 3、业务场景落地：将多模态技术应用于实际业务场景，如地图数据（道路、POI等）、信息流推荐、打车服务等。与产品、工程团队合作，推动技术从研发到上线的全流程落地。 4、前沿技术探索：持续跟踪生成式AI（Generative AI）、跨模态对齐、思维链强化学习、多模态交互、具身智能等最新技术趋势，提出创新性解决方案。
1、负责小米汽车智能座舱内的大语言模型和多模态大语言模型的研究、开发、部署和性能优化； 2、与各职能团队团队紧密协作，参与产品设计和算法模型落地到车载芯片的相关工作； 3、跟踪新能源汽车行业动态，探索在汽车领域的应用场景和落地。