# MiMo算法研究员-预训练

External opening: you cannot apply through AI Native Match; apply on the official site.

Apply through the official channel. The full external receipt stays in your workspace. When signed in, three minimal event types explicitly recorded through the CLI are reported by default: selection, self-reported application and channel observation. Browsing or saving a role does not report an event; external applications do not appear under My applications.

- Company: 小米 MiMo 团队 (Stage unknown)
- Locations: 北京
- Role: Algorithm
- Apply on the official site: https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7621370252371216678/detail

## Radar summary (not the full JD)

我们在做什么？核心预训练（Core Pre-training）我们不仅是在训练模型，更是在探索智能的本质边界。我们致力于从零构建下一代通用的智能基座：；1. Backbone & Architecture；- 下一代基座：Model size scaling & context length scaling；- 原生多模态：设计文本、视觉、音频原生融合的统一架构，实现端到端的物理世界感知与推理。；- Co-design：坚持 Algorithm-Infra Co-design，结合底层硬件特性（Kernel/拓扑）设计架构，突破训练与推理的效率瓶颈。；2. Data；- 真实数据 scaling：建设超大规模多模态数据发掘、采集、清洗与配比流水线，覆盖所有人类已有数据。；- 合成数据 scaling：攻克高质量合成数据的生成与验证难题，解决数据稀缺性，提升数据知识密度、推理密度、推理长度。；3. Optimization；- 极致收敛：研发适应万卡集群、超大 Batch Size 的新型优化器。；- 训练稳定性：深入研究 Training Dynamics，解决 Loss Spike 与泛化难题，保障大规模训练的鲁棒性。

## Responsibilities and deliverables

- 我们在做什么？核心预训练（Core Pre-training）我们不仅是在训练模型，更是在探索智能的本质边界。我们致力于从零构建下一代通用的智能基座：
- 1. Backbone & Architecture
- - 下一代基座：Model size scaling & context length scaling
- - 原生多模态：设计文本、视觉、音频原生融合的统一架构，实现端到端的物理世界感知与推理。
- - Co-design：坚持 Algorithm-Infra Co-design，结合底层硬件特性（Kernel/拓扑）设计架构，突破训练与推理的效率瓶颈。
- 2. Data
- - 真实数据 scaling：建设超大规模多模态数据发掘、采集、清洗与配比流水线，覆盖所有人类已有数据。
- - 合成数据 scaling：攻克高质量合成数据的生成与验证难题，解决数据稀缺性，提升数据知识密度、推理密度、推理长度。
- 3. Optimization
- - 极致收敛：研发适应万卡集群、超大 Batch Size 的新型优化器。
- - 训练稳定性：深入研究 Training Dynamics，解决 Loss Spike 与泛化难题，保障大规模训练的鲁棒性。

## Requirements

- - 笃信 AGI 愿景 — 笃信而建，即使前路未明，仍坚持探索，致力于推动 AGI 的实现。
- - 坚定的技术信仰 — 深刻理解 "The Bitter Lesson" 的核心逻辑，笃信算力规模与通用算法的长期价值，具备从系统全局视角思考算法问题的宏观视野。
- - 卓越的学术背景 — 在 AI 领域顶级会议或期刊（ICLR, NeurIPS, ICML, CVPR, ACL 等）发表过具有影响力的学术论文，展现出深厚的研究品味与技术前瞻性。
- - 扎实的工程底蕴 — 精通 PyTorch 等主流深度学习框架，具备处理大规模分布式训练 (Distributed Training) 的实战经验。熟悉 Megatron-LM 等训练框架底层原理，具备对 Backbone、Optimizer 或 Data Loader 进行底层代码级优化的能力。
- - 韧性与协作能力 — 具备在高度不确定性环境下解决复杂问题的韧性；能够与 Infra 团队进行跨学科的高效沟通，共同推进极具挑战性的工程落地。

## How to apply

- https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7621370252371216678/detail
- 打开该精确官方岗位详情；决定申请时在官方页面确认岗位仍开放，并依官方页面要求继续。

---
opening_id: 54384072-aad8-41c2-8656-a8b02770d77f

`anm openings save --id 54384072-aad8-41c2-8656-a8b02770d77f`