小米小米汽车-高级算法工程师-大模型&运筹优化
任职要求
1.计算机、电子、数学、机器学习或者统计学相关专业，本科以上学历；8年以上机器学习、数据分析、运筹优化经验 2.精通一门或多门开发语言（C++、Python和Java等），熟练掌握常用数据结构和算法 3.熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于树模型、支持向量机、线性回归、逻辑斯谛回归以及深度学习算法 4.熟悉常用运筹优化算法，如线性规划，整数规划，图论算法…
工作职责
1. 主导完成AI在电动汽车智造领域的关键技术预研、业务攻坚工作 2. 运用大数据、人工智能和运筹优化等先进数字技术，深入挖掘和分析海量汽车工厂制造数据，建立模型，解决制造领域遇到的问题，提高生产效率，降低成本 3. 主导汽车工厂侧算法项目，包括但不局限于生产计划，排产排程，人员排班，智能帮助机器人等项目，不断完善和优化算法，以技术驱动公司业务成长，体现技术价值 4. 主导汽车舆情产品算法建设，包括标签分类，情感分类，热词提取等，辅助完成汽车舆情管理闭环
1. 负责各尺寸多模态大模型的基础能力建设，提高模型泛化能力和垂域能力，重点提升手机场景的大模型基础能力； 2. 负责多模态模型的下游算法研究，例如：继续预训练，后训练，强化学习，搜索增强，多模态embedding等技术方向； 3. 负责多模态技术在屏幕内容理解，UI理解，多模态问答，视觉生成等应用领域的研究和落地工作； 4. 跟进业界前沿技术，持续提升团队在多模态算法方面的技术积累。
构建下一代基于大型语言模型（LLM）的智能搜索系统，通过深度语义理解与用户意图解析，实现从“关键词匹配”到“需求精准洞察”的跨越，推动搜索技术从信息检索向智能交互与决策赋能的范式升级！ 1.负责设计并实现基于LLM的智能搜索架构，优化语义理解、意图识别与结果排序算法； 2.构建用户需求画像系统，结合实时行为数据动态调整搜索策略，提升搜索结果相关性与用户满意度； 3.探索生成式搜索技术（如Query扩展、结果摘要生成），推动搜索从“信息呈现”向“决策辅助”升级。
算法工程师（大模型方向） 职责描述： 1、熟练掌握NLP基础理论和算法，对深度学习和大模型有深刻理解，在文本分类、语义理解、用户意图识别、信息抽取等方向能独立开展研发工作 2、具备大模型训练和应用开发经验，如语料清洗、预训练、微调、RLHF、workflow优化和效果评估等，并撰写报告，推动上线 3、基于大量非结构化数据构建内容检索和多模态检索，开发检索优化算法 4、应用推理加速相关技术，包括但不限于量化、蒸馏、稀疏化、分布式计算、调度优化等 5、持续阅读文献，对前研技术保持追踪，结合旅游行业应用场景进行技术落地
1. 负责舆情监测系统中 NLP 相关任务的算法建模与优化，包括文本分类、情感分析、实体识别、语义理解、视频内容理解等模块，确保能够快速准确地从海量文本数据中提取有价值的信息，为舆情预警、趋势分析等应用提供坚实技术支撑。 2. 深入研究舆情数据特点，探索适合的 NLP 模型架构与算法策略，针对舆情文本的复杂性（如网络用语、多领域话题交织等），不断改进现有模型，提高模型泛化能力，使其能够应对多样化的舆情场景和数据变化。 3. 进行标注标准制定，协同标注人员构建高质量数据集，为算法训练提供基础数据，同时基于反馈数据持续优化算法效果，以数据驱动算法迭代。 4. 跟踪行业前沿技术动态与研究成果，如将大语言模型，多模态模型等应用于舆情分析场景。 5. 协助开发团队将算法成果工程化落地，确保模型在实际舆情监测系统中的高效稳定运行，参与算法性能的测试与评估工作，及时解决上线过程中出现的技术难题，保障系统稳定性。