# 顶尖应届-大模型训练与推理研究员-MiMo

外部公开机会：不能在 Agent觅聘 内申请，请前往官方渠道投递。

投递在官方渠道完成，完整外部回执留在本人工作区；已登录时，通过 CLI 明确记录的选择、本人自报投递和渠道观察三类最小事件默认上报平台。浏览或保存岗位不会触发上报，外部投递不会出现在“我的申请”里。

- 公司: 小米 (阶段未知)
- 地点: 北京
- 职能: 工程开发
- 前往官方投递: https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/toptalent/position/7646711858418829574/detail

## 来源岗位原文

1、设计和实现支持大规模分布式训练的集群和框架；
2、 构建高效的推理框架和算子优化，支持超大规模模型的在线和离线推理需求；
3、研究PD分离、Context Caching、模型量化、推敲编码等推理优化技术。
任职要求
1、精通机器学习（深度学习），具备卓越的创新研究能力，充满对未知领域的好奇心，热衷于探索前沿技术边界；
2、编程能力出色，熟练掌握至少两种编程语言，精通Pytorch/Tensorflow，能够将创造性想法快速转化为高效代码； 
3、研究成果丰富，在国际顶级会议或期刊（如NeurIPS、ICLR、ACL、CVPR、COLT等）发表高水平论文，展现独特洞见与技术突破； 
4、在领域内知名比赛中取得优异成绩者优先，体现解决复杂问题的创造力与竞争力； 
5、笃信通用人工智能（AGI）的未来愿景，致力于通过开放协作与持续创新推动AGI发展； 
6、认同开放共进的企业文化，具备敏锐的逻辑思维、卓越的沟通协调能力和自我学习能力，主动负责，严谨细致，勇于挑战常规，追求极致。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
{"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Regular", "i18n_name": "正式", "id": "201", "name": "正式", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校招", "selectability": 1}, "selectability": 1}, "storefront_list": [], "tag_list": [], "target_major_list": []}, "process_type": 2, "project_type": 2, "recruit_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Regular", "i18n_name": "正式", "id": "201", "name": "正式", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校招", "selectability": 1}, "selectability": 1}}

---
opening_id: 80209c6b-afd0-4e10-86db-caf7c82ede87

`anm openings save --id 80209c6b-afd0-4e10-86db-caf7c82ede87`
