小米顶尖应届-端侧大模型算法工程师-手机
任职要求
1. 信号处理/模式识别/人工智能等相关专业毕业，熟练使用C/C++； 2. 对深度学习有深刻认识，熟悉各种神经网络及背后数学原理，熟悉各类神经网络模型的量化/压缩/性能优化方案； 3. 对大模型加速优化方案有深入了解，对投机采样，GQA，MOE，Lora量化等技术有开发与优化经验者优先； 4. 有TFlite (Micro)，NCNN，SNPE/QNN，…
工作职责
1.负责大模型在内的各类算法的移动端部署与优化； 2.负责移动端深度学习框架开发及算子优化； 3.不断挖掘移动芯片算力潜能，改良模型结构，实现业界领先的算法执行效能； 4.撰写相关论文，专利。 【课题名称】 端侧大模型效能优化 【课题内容】 解决大模型落地涉及的性能功耗内存限制，实现最高效的大模型推理方案。
1. 负责各类多模态大模型的预训练，微调和部署，并应用于实际业务中； 2. 探索知识增强技术，通过个人数据提升个性化模型的语言理解和生成能力； 3. 融合多模态数据，攻关具备自主观察环境和推断用户需求的意图决策大模型； 4. 搭建基于端侧VLM的屏幕理解能力，实现具备泛场景能力的GUI Agent； 5. 探索机器学习领域的新技术，探索与其他领域的技术融合。并撰写相关论文，专利。 【课题名称】 OSAgent能力预研：记忆、决策与操控 【课题内容】 1. 记忆：端侧持续进化的数字人格； 2. 决策：精准意图预测的主动智能； 3. 操控：人车家全生态的泛在操控。
1. 负责各类多模态大模型的预训练，微调和部署，并应用于实际业务中 2. 探索知识增强技术，通过个人数据提升个性化模型的语言理解和生成能力 3. 融合多模态数据，攻关具备自主观察环境和推断用户需求的意图决策大模型 4. 搭建基于端侧VLM的屏幕理解能力，实现具备泛场景能力的GUI Agent 5. 探索机器学习领域的新技术，探索与其他领域的技术融合。并撰写相关论文，专利
1. 负责各类多模态大模型的预训练，微调和部署，并应用于实际业务中 2. 探索知识增强技术，通过个人数据提升个性化模型的语言理解和生成能力 3. 融合多模态数据，攻关具备自主观察环境和推断用户需求的意图决策大模型 4. 搭建基于端侧VLM的屏幕理解能力，实现具备泛场景能力的GUI Agent 5. 探索机器学习领域的新技术，探索与其他领域的技术融合。并撰写相关论文，专利
1. 智能路由机制 (Dynamic Routing)：研发基于语义复杂度和隐私等级的路由算法。Agent 能自动判断：简单指令（如“定闹钟”）本地解决，复杂推理（如“分析财报并写总结”）分发至云端。 2. 端云状态同步 (State Sync)：确保 Agent 的“记忆”和“任务执行进度”在端云之间无缝切换。即使任务中途从本地转到云端，上下文也不丢失。 3. 隐私屏障 (Privacy-Preserving AI)：在请求发送至云端前，实现本地脱敏（PII Filtering），确保用户的敏感私密信息留在手机端。 4. 弹性负载优化：监控网络环境（5G/Wi-Fi/弱网），在网络差时自动降级为全本地运行，保证 Miclaw 的“可用性”。