# 大模型算法研究员-MiMo

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- Company: 小米 (Stage unknown)
- Locations: 北京
- Role: Algorithm
- Apply on the official site: https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7446242118560399468/detail

## Role description from source

1. 创新深度神经网络设计：
 - 开发新颖、开拓性的深度神经网络架构，推动深度学习领域的基础研究。
 - 针对多模态（文本、图像、语音等）设计优化模型，提高模型的泛化能力和应用性能。
2. 科学评测体系构建：
 - 构建科学严谨的算法评测方法，系统评估模型的性能。
 - 探索模型能力的潜在机制，推动模型优化和创新。。
3. 高质量数据合成与处理：
 - 通过数据生成、扩充和重写等方法，创建大规模、高质量的训练数据集。
 - 结合指令调优、偏好对齐等技术提升数据质量与模型表现。
4. 强化学习优化：
 - 研究并实施基于RLHF/RLAIF的偏好对齐技术，提升模型在多领域的应用能力。
 - 探索和优化主动学习、课程学习等有效的大模型训练方法。
任职要求
1. 学术能力：
 - 精通深度学习、强化学习（RL）、自然语言处理（NLP）等领域，具备创新研究能力。
 - 在相关领域的国际顶会或期刊发表高质量论文（如 NeurIPS、ICML、CVPR、ICLR、ACL 等）。
 - 在领域内知名比赛（NOI、IOI、IPhO、ACM、Kaggle 等）中取得优异成绩者优先。
2. 编程能力：
 - 熟练掌握 Python、C++ 或其他编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础。
 - 熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），能够高效实现复杂模型。
3. 实战经验：
 - 有大型模型训练及优化经验者优先，熟悉 LLM（大语言模型）训练和应用全流程。
 - 有影响力的项目经验或相关实习经历者优先。
4. 团队合作与沟通能力：
 - 具备优秀的团队协作和沟通能力，能够推动团队共同解决复杂技术问题。
加分项
- 熟悉大型模型训练技术，包括预训练、SFT（监督微调）、RLHF&O1（基于人类反馈的强化学习）。
- 在多模态建模（如图像-文本、语音-文本对齐）领域有相关研究经验。
- 对 LLM 的推理和规划有深入
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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