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小米内推码4Q6GKUB
小米_技术委_大模型算法工程师
发布于湖北
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小米内推|内推码4Q6GKUB
@小米内推码4Q6GKUB:
小米内推|内推码4Q6GKUB
小米内推开启,加入我们,共启无限可能!还在寻找理想工作的小伙伴看过来!我是小米员工,现在带着满满的诚意来内推啦!北京、上海、武汉、南京、深圳等多地有招聘需求。不管你是经验丰富的职场达人,还是刚出校园的新鲜血液,这里都有适合你的舞台。内推岗位众多,总有一款适合你小米在智能硬件、互联网、人工智能等多个领域持续发力,这次社招开放了技术研发、产品设计、市场营销、运营管理等超多岗位。如果你对前沿科技充满热情,擅长代码世界的“魔法”,研发岗等你大展身手;要是你创意无限,对用户体验有独特见解,产品设计岗会是你的理想之选;而热爱与人沟通,有敏锐市场洞察力的小伙伴,市场营销和运营管理岗绝对能让你发光发热。选择小米的N个理由行业前沿:小米作为科技行业的领军企业,始终走在创新前沿。在这里,你能接触到最先进的技术和理念,参与到改变未来生活方式的项目中,个人视野和能力都将得到飞速提升。多元文化:公司汇聚了来自不同背景的优秀人才,形成了开放包容的工作氛围。在这里,你能与志同道合的伙伴们相互学习、共同成长,碰撞出无限创意的火花。丰厚福利:小米为员工提供具有竞争力的薪资待遇和完善的福利体系。除了基本薪资、绩效奖金,还有各类补贴、带薪年假、节日福利等,让你在努力工作的同时,也能享受生活。职业发展:公司注重员工的职业发展,提供广阔的晋升空间和丰富的培训资源。无论你是想在专业领域深耕,还是向管理岗位迈进,小米都能助你一臂之力。内推投递方式超简单内推码投递:在投递简历时,填写内推码 4Q6GKUB,即可享受内推专属通道,让你的简历更快被HR看到。链接投递:直接点击投递链接:https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/referral/position?token=MzsxNzM4OTE0OTk4Nzg5OzczNzQ1Mzg3NzA4Mjc0Mjc5NDg7MA ,进入内推页面,根据提示选择心仪的岗位,上传简历轻松完成投递。别再犹豫啦,抓住这个加入小米的好机会!期待在小米与你成为同事,一起创造更多可能!如果在投递过程中有任何疑问,随时都能联系我。
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02-27 10:35
门头沟学院 大数据开发工程师
企业级项目二:基于Doris+LangChain构建数据智能运营AI助手
前言近一年,大数据面试的风向正在发生明显变化。过去,面试官更关注:数仓分层怎么设计?指标体系如何构建?Spark 调优怎么做的?而现在,越来越多的面试开始追问:你有没有做过 AI 相关项目?LLM 在数据场景中如何落地?RAG 是怎么设计的?AI 不再是「加分项」,而是逐渐成为「基础能力」。但问题是 很多人所谓的 AI 项目,只停留在:调个 API写个简单问答 Demo这在企业级场景里,是远远不够的。真正有含金量的 AI 项目,必须要解决真实业务问题,并具备:检索增强(RAG)落地能力LLM 语义理解与 Prompt 设计能力工程化架构能力(可扩展、可复用、可维护)而在我们当前的数据仓库体系中...
数据人的面试交流地
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03-04 18:37
北京邮电大学 Python
搜狐畅游一面
ai算法实习生2026.03.04,下午14:00,一面,线上,1h左右,都开摄像头了1.自我介绍2.多策略微调这个项目是什么类型的?在 910B3 服务器上微调Qwen-3-8B 模型,使用全量微调、lora 微调和 freeze 微调三个策略做对比,是自己为了学习模型微调自主开展的项目。3.这个项目最终成果和目的是什么?目的是提升模型在中文语义理解方面的能力,最终用中文逻辑推理、中文语理解、知识相关三个数据集完成了测试。4.可以举例说一下中文语言理解的实现过程吗?选用中文逻辑推理、中文语理解、知识方面的三个数据集,基于Qwen-3-8B 模型用三种微调策略训练后,用这三个数据集对模型进行中...
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不愿透露姓名的神秘牛友
02-26 00:56
实习简历求意见
本科电子信息,开学就大三下了,把之前比赛项目写进简历了,但投了好多都没啥回应,请教大佬拷打。但这里简历第二个项目我一开始用的裸机,后面用rtos重写的,但对rtos我不太熟悉基本靠ai改的,万一问到我怕答不上来,请问这种水平可以先找个中小厂实习攒经验吗。
实习简历求拷打
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02-11 14:29
已编辑
字节跳动_QA
上班一年半
变成了坚定的图灵派(雾)
Edgestr:
这种的写代码最狠了
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02-28 14:40
黑龙江大学 Java
春招方向迷茫?ai技术栈一篇就够!(附一图流总结)
一、岗位定位与能力模型AI 应用开发工程师的核心职责,是将大模型能力以工程化的方式集成到业务系统中,完成从"模型可用"到"产品可交付"的最后一公里。该岗位要求候选人同时具备扎实的后端工程能力与对 AI 应用架构的深入理解,而非侧重于模型训练或算法研究。技术能力可划分为两个主轴:后端工程侧(Java / Python) 与 AI 应用侧(LLM 编排、RAG、Agent、协议与工具链)。二、后端工程技术栈Java 方向: 以 Spring Boot 为核心框架,掌握 Spring Cloud 微服务体系(Gateway、Nacos、Feign)、消息队列(...
AI求职实录
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