MiniMax

民企人工智能81 条招聘记录

🏢 企业简介

总部上海

MiniMax是国内领先的通用人工智能企业,专注于基础大模型研发与多模态AI应用落地,业务覆盖文本、语音、图像及视频等生成式AI方向,在国产大模型领域占据重要行业地位。公司总部位于上海,在北京设有研发与业务布局,团队汇聚众多顶尖算法与工程人才,持续投入大模型架构、推理优化与Agent等前沿技术。作为快速成长的民营科技企业,MiniMax为应届生提供参与核心模型训练、产品打磨与技术创新的机会,技术氛围开放、成长路径清晰,依托上海与北京的双重区位优势,助力年轻人站在AI产业最前沿,获得广阔的职业发展空间。

📍 主要办公地点
北京上海

📋 招聘信息(81 条)

2026-07-02 · 2027届
存储系统研发工程师-2027届
上海/北京
2026-07-02 · 2027届
视频训练研发工程师-2027届
上海/北京
2026-07-02 · 2027届
MaaS 平台研发工程师-2027届
上海/北京
2026-07-02 · 2027届
大模型数据链路工程师-2027届
上海/北京
2026-07-02 · 校招
Linux 内核开发工程师-2027届
上海/北京
2026-07-02 · 校招
高性能网络研发工程师-2027届
上海/北京
2026-07-02 · 校招
云原生平台开发工程师-2027届
上海/北京
2026-07-02 · 校招
容器网络研发工程师-2027届
上海/北京
2026-07-02 · 校招
IaaS 研发工程师-2027届
上海/北京
2026-07-02 · 校招
存储系统研发工程师-2027届
上海/北京
2026-07-02 · 校招
视频训练研发工程师-2027届
上海/北京
2026-07-02 · 校招
MaaS 平台研发工程师-2027届
上海/北京
2026-07-02 · 校招
大模型数据链路工程师-2027届
上海/北京
2026-06-27 · 实习
AI安全实习生
上海/北京
2026-06-25 · 实习
大模型算法评测实习生
上海/北京
2026-06-24 · 校招
AI Talent Partner
上海
2026-06-23 · 2027届
机器学习系统研发工程师-2027 届
上海/北京
2026-06-23 · 校招
机器学习系统研发工程师-2027 届
上海/北京
2026-06-09 · 实习
大模型数据算法实习生-视频&声音
上海/北京
2026-06-05 · 实习
MaaS 平台研发实习生
上海/北京
2026-06-04 · 校招
智能交互体验设计师(AI产品)
上海
2026-05-28 · 2028届
AIGC产品运营实习-Talkie增长方向
上海
2026-05-18 · 2028届
Global GTM Intern
上海/东京/中国香港
2026-05-15 · 实习
安全运营实习生
上海
2026-05-08 · 实习
AI-System 研发实习生
上海/北京
2026-05-07 · 2027届
AI产品市场营销
上海
2026-05-07 · 校招
AI产品市场营销
上海
2026-04-27 · 2027届
AI推理框架工程师-2027届
上海/北京
2026-04-27 · 校招
AI推理框架工程师-2027届
上海/北京
2026-04-13 · 2028届
GPU服务器运维实习生
北京
🗓️ 已截止校招信息(46 条 · 仅供参考)▸ 点击展开

📊 招聘数据概览

本档案收录 MiniMax 在招校招岗位 81 条,另有已截止历史招聘记录 46 条。工作地点覆盖 上海、北京、旧金山、柏林、东京、伦敦 等地;招聘批次含 校招、2027届、实习、2028届;面向 2027 届毕业生;学历要求以 本科、本科及以上学历、本科及以上 为主;最近一次信息更新于 2026-09-28。

📍 工作城市
上海 · 75 条北京 · 65 条旧金山 · 3 条柏林东京伦敦新加坡中国香港
🎓 学历要求
本科 · 30 条本科及以上学历 · 8 条本科及以上 · 6 条本科/硕士不限
🗓️ 招聘批次
校招 · 29 条2027届 · 24 条实习 · 14 条2028届 · 13 条秋招
👥 面向届别
2027 · 8 条
数据由校招宝在招岗位库实时聚合(统计时间 2026-10-09),全部可在本站岗位详情页核实。

📝 笔面经精华(7 篇)

✍️ 笔面试经验 7 篇
大模型面经MinimaxAI产品经理理想二面实习深挖服务器运维
🔑 核心要点
  • 17题40分钟,快速下钻触及认知边界,背诵撑不过三轮追问
  • Q8-Q10策略→评测→指标链,精确测量实习真实深度
  • Q15考用产品语言讲技术原理,如CNN像滑动窗口扫描图片
  • Q17验证模型达预期:维度→评测集→A/B→上线标准
  • 高频考点:AI PM理解、职责、技能、AI趋势、深度学习原理
  • 考察AIinfra了解程度
⚠️ 注意事项
  • 实习经历包装者到Q9就开始含糊,务必真实深度参与
  • 技术原理忌背教科书定义,要能用类比讲给非技术人员
  • 每题仅约2分钟窗口,回答需精炼直击要点
  • 提前准备AIinfra相关概念
  • 想清楚实习与学业时间冲突的解释
💡 实用建议
  • 提前梳理实习中策略、评测、指标全链路细节
  • 用类比方式准备CNN、强化学习等原理表述
  • 按验证维度→评测集→A/B→上线标准框架准备Q17
  • 梳理AIinfra学习路径并举例
  • 复盘项目卡点,准备STAR回答
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