MiniMax
岗位信息
招聘岗位
大模型数据开发实习生
工作城市
上海、北京
是否笔试
未明确
招聘批次
实习
发布日期
2026-10-12
📋 岗位职责 / 任职要求
【岗位职责】
MiniMax 致力于构建下一代通用人工智能模型，覆盖文本、图像、视频、语音等多模态方向。数据是模型能力演进的核心基础，我们正在建设新一代 AI Data Infra 平台，支撑预训练、后训练、评测及模型迭代全过程。
你将与数据工程师和算法团队一起，参与海量多模态数据处理与平台研发，让数据更高效地服务模型训练。
你将参与：
1. 大模型数据 Pipeline 开发：参与文本、图像、视频、语音等数据的解析、清洗、过滤、去重与质量评估，支持预训练及 SFT、Preference Data 等后训练数据生产。
2. 分布式数据处理与优化：基于 Ray、Spark 等框架开发数据处理任务，参与 CPU/GPU 混合计算场景下的性能优化，提升数据处理效率和稳定性。
3. 数据存储与管理：参与数据湖、数据索引、元数据及版本管理相关开发，优化训练数据的读取、检索和分发链路。
4. 数据平台与工具建设：参与数据处理 SDK、API、任务编排、监控及质量检查工具开发，提升算法团队的数据研发效率。
【任职要求】
1. 计算机、软件工程或相关专业在校生，具备扎实的数据结构、算法和计算机基础。
2. 熟练掌握 Python、Java、Go、C++ 中至少一种编程语言，能够独立完成模块开发与调试。
3. 熟悉 Linux 开发环境，了解数据库、并行计算或分布式系统的基本概念。
4. 对大模型数据、数据工程或基础设施研发有兴趣，具备良好的学习能力、问题分析能力和协作意识。
5. 有数据处理、后端开发、分布式计算或机器学习相关课程项目、科研或实习经历。
加分项
1. 使用过 Spark、Ray、Flink 等计算框架，或 Airflow 等工作流工具。
2. 接触过数据湖、对象存储，或 Parquet、Arrow、WebDataset、Lance 等数据格式与工具。
3. 有文本、网页、代码、图像、视频或语音数据处理经验，了解数据清洗、去重、质量评估等流程。
4. 有大模型训练数据、数据合成、Embedding、向量检索或聚类相关项目经验。
5. 熟悉 Docker、Kubernetes，或有开源项目贡献经历。
🏢 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
投递方式
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🎯 AI校招画像 （来源：公开信息智能整理）
🏢 公司文化与工作氛围
团队核心成员来自全球知名高校和顶尖科技公司，1/3成员拥有世界顶尖技术实验室博士学位。公司内部文化被描述为“极度扁平化”“一切都很透明”，例如在M3模型发布期间，作者“几乎全程围观”并获得极高权限。内部存在激烈争吵，但争吵围绕具体技术参数或业务决策，吵完后“并没有个人恩怨”，事后成员会互相维护不在场的同事。公司面对外部批评时会快速陷入“小型危机”，但随之进行“争吵、和解、反思”，表现出“很杂乱，又有很强的生命力”的成长型组织特征。整体氛围开放、直接、高强度协作，但仍处于快速扩张和调整期。
⏰ 加班情况与工作强度
唯一可参考的细节是提到“全员熬夜兴奋完成模型发布”，说明在重大发布节点存在熬夜加班现象，但无法据此判断常态工作强度
💰 薪资待遇与年终奖
- 应届/初级（1–2年）：月薪35K–50K / 月
- 级（3–5年，有大模型项目）：月薪45K–70K / 月
- 高级/资深（5年+，主导过百亿/千亿参数训练）：月薪60K–80K+ / 月
- 技术负责人/专家：月薪80K–120K+ / 月
年薪构成：现金部分 = base × 16（即12个月工资 + 4个月年终奖）。股权激励：4年成熟期，1年悬崖（cliff）。
未按学历（本科/硕士/博士）细化薪资，也未区分算法以外岗位（如推理框架工程师、基础平台研发工程师）的具体薪酬。职位描述中仅列出“年终奖、股票期权”等福利，无具体数字。
🎁 福利体系
（AI推理框架工程师职位）列出福利：五险一金、定期体检、年终奖、股票期权、带薪年假、员工旅游、餐补、交通补助、包吃、节日福利、住房补贴、零食下午茶。
补充提到：六险二金、住房补贴、餐补、通讯补贴等。该来源还包含股权激励条款（4年成熟期，1年悬崖）。
注意：写的是“五险一金”，写的是“六险二金”，两者存在差异，可能因岗位或信息来源不同，具体以官方招聘说明为准。年假天数、餐补金额、住房补贴额度等细节均未在中给出。
📋 校招流程经验
- 一面（时间：2月27日）：被描述为“酣畅淋漓的八股盛宴”，主要考察计算机基础与中间件知识，包括：本地缓存防止缓存穿透、冷热数据、数据一致性、旁路缓存、binlog/undolog/redolog作用和区别、MVCC、可重复读和读已提交区别、MySQL锁、RocketMQ延迟消息原理、RocketMQ和Kafka技术选型、RocketMQ事务消息、Redis和Memcached区别、Redis持久化（RDB/AOF）原理、Redis主从同步。最后一道算法题为“k个一组反转链表”（LeetCode Hot 100原题）。
完整流程信息在中缺失。
🚀 投递建议与避坑指南
唯一可视为风险提示的是描述的M3模型定价风波：公司在发布新模型时同步调整收费方案，但缺乏用户通知和解释，引发外部批评。这体现了公司产品决策可能存在“重技术、轻沟通”的倾向，但这是针对公司产品的评价，并非针对求职者的投递建议。因此本维度无具体内容可供提取。
📈 热门岗位方向与招聘趋势
- 大模型算法工程师（2026届，）
- AI推理框架工程师（2026届，岗位已关闭）
- 大模型算法工程co-design（经验不限，）
- 基础平台研发工程师（3-5年，非应届）
- k8s开发工程师（经验不限，）
可见当前热门方向集中在大模型算法、推理框架、基础平台和K8s开发。的推理框架工程师岗位显示“职位已关闭”，可能意味着该岗位已招满或暂停，但无法推断整体趋势。
ℹ️ 信息来源
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