小米顶尖应届-记忆问答大模型算法工程师-小爱
任职要求
1. 计算机、人工智能、机器学习、电子信息、自动化、应用数学等相关方向博士学历，视觉生成与编辑大模型相关方向； 2. 熟练掌握PyTorch、TensorFlow等至少一种常用深度学习框架，熟练掌握python、C++等至少一门编程语言，优秀的算法代码开发能力； 3. 良好的英语沟通能力，发表过CCF-A类会议等高水平论文。
工作职责
1. 利用大模型技术支持小爱在各端设备上的Agent跨语言的理解能力； 2. 设计具备长短期记忆能力的智能体架构，运用模型微调、知识编辑、在线学习等技术，使大模型具备记忆的原生能力； 3. 基于SFT、强化学习等后训练方法，指导模型学习正确的“知识检索 - 整合 - 输出”范式，强化大模型对检索结果的筛选、验证与融合能力； 4. 构建覆盖模型准确性（F1值/AUC-ROC）、效率（推理速度/内存占用）、鲁棒性（噪声数据容错）、可解释性（梯度可视化）等多维指标的综合评估体系，构建自动化评估流程和算法。 【课题名称】 认知-记忆-问答链路及自动评估体系研究 【课题内容】 1. 统一地解决Agent对多种语言的理解、以及方言的理解问题 2. 研究智能体对长短期记忆的建模方法，运用模型微调、知识编辑、在线学习、RAG等技术优化大模型的长短期记忆能力，提升智能体的个性化水平 3. 本课题旨在构建集成网络检索知识与大模型生成能力的跨终端智能问答对话系统。通过融合实时网络检索知识，动态扩充模型知识储备，降低模型幻觉风险，提升回答的可信度与时效性。 4. 该课题旨在构建覆盖数据准备、多维度指标评估、自动化工具集成、智能诊断与反馈优化的全链路体系，实现大模型生成效果的闭环评估与问题溯源
1. 研发下一代AI驱动的软件工程范式 - 构建面向移动端及嵌入式OS的智能编程系统，探索LLM在代码生成、架构设计、静态分析及测试用例生成等全流程的自治能力； - 研发智能编程辅助系统，实现需求文档→技术方案→代码实现→测试验证的端到端闭环开发。 2. 构建软件工程Agent体系架构 - 设计具有记忆、规划与工具调用能力的多智能体框架，实现复杂功能开发的自主决策与执行； - 开发基于强化学习的Agent协作机制，优化代码质量、构建成功率等核心指标。 3. 研发超大规模代码检索增强生成系统 - 设计高效的多粒度代码索引结构与语义检索框架，实现亿级代码片段的高精准召回与排序； - 研发代码知识库与LLM深度融合的混合检索技术，提升复杂项目上下文理解与跨文件依赖分析能力。 4. 微调和评估软件工程领域专用模型 - 针对IDE补全、对话等场景微调专用小参数大模型，提升代码生成率； - 评估大模型在特定软件工程领域的能力，针对具体研发场景选择适合的模型。 5. 前沿技术探索与专利布局 - 跟踪代码大模型、程序分析、AI软件工程等领域国际顶会（ICSE/PLDI/NeurIPS等）最新进展； - 主导技术创新点的专利撰写与学术论文产出。 【课题名称】 AI智能软件开发系统研究 【课题内容】 构建下一代AI驱动的智能软件开发系统 1. 面向移动端OS的智能编程系统； 2. 构建软件工程Agent系统； 3. 研发超大规模代码检索增强生成系统。
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。 【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Rust语言及标准库、常用库在Vela系统的移植和适配; 2. 负责Rust程序的优化及附带工具开发，包括codesize裁剪、内存优化、速度优化; 3. 负责参与Vela系统模块与Rust语言的结合，包括方案设计、关键技术研发、技术培训等工作。 【课题名称】Rust支持IoT应用开发研究 【课题内容】研究Rust支持Vela系统的应用开发，包括： 1. 深入研究Rust标准库，适配到Vela系统，并根据Vela系统进行裁剪； 2. 深入研究tokio、json等常用库，适配vela系统，并进行优化 3. 调研vela系统的模块结构，将vela各模块适配到Rust语言中