AI算法工程师（大模型）(J10033)

优缺点分析

角色解读

• 技术路径：可以从大模型算法工程师，成长为机器人AI算法专家、首席科学家，或在模型架构、训练系统等细分领域成为技术领军人物
• 应用路径：随着机器人AI应用的深入，可向机器人产品技术负责人、解决方案架构师等复合型角色发展，连接技术与商业落地
• 行业路径：积累的“大模型+机器人”跨界经验极具稀缺性，未来在自动驾驶、具身智能、工业自动化等多个前沿领域都有广阔发展空间
• 你将负责大语言模型及多模态大模型的预训练、调优与效率优化工作，例如应用模型并行、Flash Attention、LoRA等技术
• 你需要将大模型技术应用于机器人领域，负责机器人控制算法的设计、训练、数据集处理，并最终完成真机部署与测试
• 你需要持续跟进AI与机器人交叉领域的最新研究进展（如RT系列），并评估和预研其在公司业务中的应用潜力
• 核心技能是精通大语言模型及多模态大模型的网络结构、训练流程及高效微调技术（如LoRA）
• 必须熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，并具备使用Python或C++进行算法开发的能力
• 需要掌握分布式训练框架，并拥有利用云端算力进行大规模数据处理与模型训练的实际经验
• 加分项包括熟悉模仿学习、Model-Based RL等机器人控制算法，以及模型与机器人硬件接口的集成能力

申请策略

• 深入了解宇树科技在机器人领域的具体产品和业务方向，思考大模型如何能为其现有产品赋能，在面试中展现你的业务洞察力
• 关注公司对“真机部署”的强调，在沟通中展现你对算法落地到实际硬件环境中可能遇到的问题（如延迟、精度、稳定性）的思考
• 重点突出与大模型预训练、调优相关的项目经验，详细说明所用模型、框架、数据规模及你的具体贡献
• 如果有机器人、控制算法或任何软硬件结合的项目经验，务必清晰阐述，这是极大的加分项
• 列出你熟悉的分布式训练技术（如DeepSpeed, FairScale）和高效微调方法（如LoRA, P-Tuning），并说明应用场景
• 若在顶会顶刊有论文发表，务必在醒目位置列出，这是强有力的能力证明
• 若对机器人领域不熟，可提前学习模仿学习、强化学习的基础知识，并了解机器人操作系统（如ROS）的基本概念
• 深入理解一种大模型高效微调技术（如LoRA）的原理与实现，并能对比其优劣，这在面试中常被问到

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出你的技术决策、解决问题的思路和量化成果
• 对于技术原理问题，先清晰定义概念，再阐述其核心思想、优势与局限性，最后结合自身实践说明如何应用及效果
• 对于开放设计题，展现系统性思维：从问题定义、方案设计（模型选型、数据、训练、评估）到潜在风险与迭代思路，层层递进
• 请详细介绍你参与过的一个大模型（LLM或多模态）项目，你在其中承担的角色、遇到的技术挑战及解决方案
• 你是如何优化大模型训练效率的？请结合实际案例谈谈你对模型并行、Flash Attention或LoRA等技术的理解与应用
• 如何将一个大语言模型输出的指令或规划，转化为机器人可执行的控制信号？请描述你设想的流程或框架
• 如果让你设计一个基于大模型的机器人抓取任务，你会如何构建训练数据集和设计奖励函数？
• 请谈谈你对近期大模型在机器人领域（如RT-2, VoxPoser）重要进展的看法，以及它们对我们工作的启示