小米算法工程师实习生-2027届
任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关专业； 2. 对NLP/智能问答/大模型相关算法有一定了解，具备知识问答、问题推荐等领域的项目经验； 3. …
工作职责
1.负责国际化/多语言的探索落地，针对不同场景和需求进行算法优化和改进； 2. 负责多语言的自然语言处理算法研发工作，提升多语言的准确性； 3. 参与大模型、语义理解等领域的项目开发，实现业务需求； 4. 负责大模型微调、预训练、强化学习的训练与优化，提高模型性能和效率； 5. 关注NLP领域的前沿技术，为团队提供技术支持和创新思路。
1. AI 协同全栈开发：深度利用 AI 编程助手完成高质量的代码编写，涵盖 React/TypeScript 前端、Spring Boot/Node.js 后端及数据库设计。 2. Agent 与工具集成：参与 AI Agent 的编排与开发，探索 MCP 工具集成，实现研发流程的自动化与智能化。 3. 快速原型实现：利用 Vite 等现代工具链，将业务创意快速转化为高性能的可视化产品或 MVP（最小可行性产品）。 4. Prompt 架构优化：优化复杂业务逻辑下的 Prompt Engineering，建立可复用的 AI 开发模版，提升团队整体的交付效率。
1. AI Agent研究与实现：跟踪AI Agent、智能体等前沿技术，快速复现学术论文中的算法实现，构建原型系统并验证效果； 2. 大模型应用开发：基于现有大语言模型（LLM）开发智能应用，包括但不限于MCP（Model Context Protocol）集成、工具调用、多模态交互等功能实现； 3. AI驱动数据分析：探索和实现AI大模型在大数据分析场景中的应用，包括自动化数据处理、智能报表生成、数据洞察挖掘等； 4. 技术调研与落地：持续关注AI Agent框架（如LangChain、AutoGPT、MetaGPT等）的最新进展，评估并集成到实际项目中； 5. 知识沉淀与分享：整理技术文档，定期进行技术分享，协助团队提升AI技术能力；
1、基于数据分析发现当前用户理解和广告匹配方向上的问题，设计对应的策略优化方案；并与算法工程师、数据开发、运营等团队密切配合，推进方案上线与效果回收； 2、建设多维度的商业化数据资产及在智能化场景下的应用策略，参与相关产品的需求调研和产品方案设计，持续优化用户使用体验； 3、承接基础的数据整理和分析、看板搭建和数据运营等日常工作。
1、基于数据分析发现当前用户理解和广告匹配方向上的问题，设计对应的策略优化方案，并与算法工程师、数据开发、运营等团队密切配合，推进方案上线与效果回收； 2、建设多维度的商业化数据资产及在智能化场景下的应用策略，参与相关产品的需求调研和产品方案设计，持续优化用户使用体验； 3、 承接基础的数据整理和分析、看板搭建和数据运营等日常工作。