MiMo算法研究员-音频&语音
我们在做什么?我们在通过探索 scaling 语音预训练和后训练,来让模型涌现出真正的语音超级智能。;1. Data
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Meet the companies, then explore the work. Use products, responsibilities and traceable evidence to decide what deserves a closer look.
Build applications, agents and model infrastructure
Shape use cases, experiences and AI products
Bring AI into real customer workflows
Build, train and evaluate AI models and algorithms
Build AI training, evaluation and data quality systems
Grow AI product adoption, feedback and operations
Unique companies / teams; unknown types remain visible. These are company types, not funding rounds. See company details for funding evidence.
Companies may span several tracks.
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我们在做什么?我们在通过探索 scaling 语音预训练和后训练,来让模型涌现出真正的语音超级智能。;1. Data
面向办公、学习、创作、信息管理、跨语言和智能硬件场景研发Agent,并建设规划、记忆、工具调用、RAG、多模态检索、工作流与评测能力。
基础研究;我们致力于探索和构建多模态智能的核心模块,包括但不限于:
将Agent接入车身工程师的图纸审核、BOM和变更闭环;适合已有工业软件集成经验者转向AI工程。
-负责 MiMo iOS / Android 客户端功能开发、体验优化与持续迭代;;-参与产品需求分析和技术方案设计,与团队协作推动功能高质量落地;
我们是小米大模型团队的 Post-training Agent Group,专注于 AI Agent 的研究前沿,持续推动模型智能上限。;我们致力于构建能够在开放环境中理解目标、自主规划并在长周期交互中保持稳定可靠的 Agent 系统。我们的目标,是将这些能力沉淀为模型内生、可泛化、可扩展的基础能力。
我们是小米MiMo团队的 Post-train 组,专注模型对齐、可扩展强化学习、AI Agent 等前沿方向,致力于产出世界级研究成果与模型。;我们拥有充足算力与真实应用场景,汇聚了一批对 AGI 怀有长期信念、追求技术深度的研究者与工程师。在开放、专注的氛围中,我们鼓励从第一性原理出发,共同探索通往更高级人工智能的路径。
1. 模型训练基础设施开发;- 设计和实现支持大规模分布式训练的计算平台,优化模型训练效率和资源利用率。
参与大语言模型的核心技术研发,包括但不限于:;1、预训练优化(数据合成、长上下文建模、训练动力、scaling laws分析);
直接参与面向千万级用户的AI Agent生产系统设计、架构实现和性能优化,具有清晰真实编码交付职责。
Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-13
职位描述 我们正在寻找一位熟悉 Electron 桌面端开发、精通 AI Coding 的工程师,负责 Windows 与 macOS 端 Agent 应用的功能开发、架构设计与性能优化。 你将参与桌面端 Agent 产品从架构设计、核心功能开发、跨平台适配、性能优化、稳定性建设到 CI/CD 发布体系的完整研发流程,帮助团队打造高性能、高稳定性、可持续迭代的桌面端 Agent 应用。 岗位职责 - 负责基于 Electron 的桌面端 Agent 应用开发,覆盖 Windows 与 macOS 平台。 - 负责客户端核心功能设计与实现,包括窗口管理、本地文件访问、系统能力调用、后台任务执行、快捷键、系统托盘、自动更新等。 - 参与 Electron 应用架构设计,包括主进程、渲染进程、Preload、IPC 通信、Context Isolation、安全隔离、模块化设计等。 - 负责客户端核心性能优化,包括启动速度、内存占用、CPU 使用率、渲染性能、资源加载、包体积优化、冷启动与热启动体验优化等。 - 负责客户端稳定性建设,包括崩溃治理、异常监控、日志系统、错误上报、自动恢复、弱网优化和容灾机制等。 任职要求 - 本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先;能力优秀者可放宽学历和工作年限要求。 - 具备扎实的前端或桌面端开发基础,有 Electron、React、Vue、Node.js、TypeScript 等相关项目经验。 - 熟悉 Electron 开发体系,理解主进程、渲染进程、Preload、IPC 通信、应用生命周期和安全模型。 - 熟练掌握 TypeScript 和 Node.js,具备良好的代码设计能力、工程化能力和问题排查能力。 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
将模型工程化为高性能推理库与服务,承担模型转换、算子适配、量化和性能优化。
建设国产异构算力上的分布式推理集群,优化 KVCache、动态调度和弹性基础设施。
围绕大模型训推关键算子开展 Kernel 开发、通算融合和自动调优,优化硬件算力与通信效率。
研发 Agent Runtime 与 Harness,围绕长程任务、上下文记忆、工具调用、恢复、安全及 Trace/Eval 建设可运行的系统。
构建大模型推理、训推算力调度、Agent长程任务状态管理与成本优化平台。
设计强化学习异步流水线、显存与资源调度系统,处理 Agent 多轮交互和大规模并发环境的工程瓶颈。
开发大模型训练框架、推理引擎、服务平台、算子及异构计算适配,并建设评测诊断体系。
建设大模型训练与推理系统、基础设施、性能分析和故障定位工具链,并推动技术落地。
开发AI业务系统,并将LLM、RAG、Agent工具链及AI接口工程化嵌入实际业务流程。
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