三星
SRCB-具身智能算法工程师
SRCB-具身智能算法工程师
发布于 大约 13 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Isaaclab
Pytorch
Ros
Tensorflow
Vla
具身智能
强化学习
AI 估算 · 25k–40k
具身智能是前沿方向，人才稀缺，三星平台有竞争力
职位详情
关于这个职位
该职位负责研发具身智能操作算法，结合VLA大模型与强化学习技术，提升机器人的精准操作与长程任务能力
你将参与从网络架构设计到真机部署的全流程，并持续跟进前沿研究
适合对人工智能与机器人交叉领域有浓厚兴趣的应届硕士及以上学历人才
最低要求
硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、机器人技术等相关专业
熟悉深度学习框架（例如pytorch、TensorFlow），具备大规模VLA模型的算法开发经验，具备数据处理、模型架构设计、大规模训练等经验
具备机器学习算法在机器人领域的开发经验，包括并不限于reinforcement learning、imitation learning、transfer learning、action-conditioned world models、representation learning、dexterous manipulation、sim-to-real transfer、vision language models、motion planning等
具备机器人真机经验（例如Aloha、Franka、Fetch等），具备良好的编程能力，熟悉Python或C++编程语言，熟悉主流机器人软件框架例如ROS，熟悉主流的仿真软件例如IsaacLab、IsaacGym、Mujoco、Bullet、Gazebo等
工作职责
负责研发具身智能操作算法，研发基于VLA、强化学习等AI技术在机器人操作场景中的应用
设计网络架构，分析实验数据，评估算法表现，提升机器人在精准操作、长程任务、动态响应等关键领域的表现性能
负责将VLA模型在跨机器人本体和环境进行真机部署，评估模型在真机的性能指标
持续跟进最新的具身操作方向研究工作动态，引入最前沿的方法持续提升模型表现性能
优先资格
具备良好的科研能力，在顶会或期刊发表过文章的优先，例如机器学习方向（NeurIPS、ICML、ICLR），机器人方向（RSS、CoRL、ICRA、IROS）、计算机视觉方向（CVPR、ICCV、ECCV）等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 具身智能是AI前沿热点，技术含量高，成长空间大
- 三星研究院提供优质科研平台和资源，可与顶尖团队协作
- 校园招聘岗位，培养体系较完善，适合应届生起步
- 岗位要求全面，既要懂算法又要懂机器人，学习曲线陡峭
- 涉及真机部署，实验迭代周期可能较长，需要耐心和工程能力
- 作为研究型岗位，对论文阅读和创新能力有隐性的高要求
缺点 / 挑战
- 适合对人工智能与机器人交叉领域有强烈兴趣，具备算法和工程双重能力，且愿意挑战前沿技术的硕士及以上应届生
角色解读
- 从算法工程师成长为具身智能领域的资深专家，主导关键技术方向
- 积累端到端模型研发与真机部署经验，可横向拓展至更广泛AI岗位
- 在三星研究院体系内有机会转向研究与管理双通道发展
- 研发基于VLA大模型和强化学习的机器人操作算法，涉及模型架构设计与训练
- 分析和评估实验数据，优化机器人在精准操作、长程任务等场景的表现
- 将模型部署到真实机器人（如Aloha、Franka）上，验证性能并迭代
- 持续跟踪具身智能前沿研究，将最新方法引入到实际研发中
- 扎实的深度学习基础，熟悉PyTorch或TensorFlow等框架，有大规模模型训练经验
- 熟悉强化学习、模仿学习、sim-to-real等领域，具备机器人相关项目经验
- 熟练Python/C++，掌握ROS及主流仿真工具（IsaacLab、Mujoco等）
- 有科研能力，能阅读和复现顶会论文，有发表经历者更佳
申请策略
- 了解三星研究院的科研方向和业务布局，在面试中体现匹配度
- 准备好讲清楚一个完整的项目，特别是从算法到真机的闭环过程
- 突出机器人项目经历，尤其是使用VLA、强化学习等方法的实操经验
- 强调编程能力和深度学习框架的使用，列出具体项目成果和技术栈
- 如有发表的顶会论文或参与的开源项目，务必突出
- 展示真机部署或仿真实验的细节，体现工程落地能力
- 提前学习强化学习与模仿学习的基础知识，动手实现过经典算法
- 熟悉ROS和至少一种仿真环境，如IsaacLab或Mujoco，积累实操经验
面试指南
- 采用STAR法则回答项目类问题，突出任务、行动、结果，并关联岗位要求
- 对于技术类问题，先阐述第一性原理，再结合例子说明应用场景
- 对不熟悉的技术，展示学习能力和思考方式，避免硬编答案
- 请介绍一下你在具身智能或机器人相关项目中的具体工作和贡献
- 你如何理解VLA模型的训练和部署？遇到过哪些挑战？
- 在强化学习中，如何处理sim-to-real的迁移问题？
- 你熟悉哪些仿真工具？如何选择适合的仿真环境？
- 请以一篇机器人顶会论文为例，分析其核心思想和创新点
职位点评
73
综合评分
顶尖大厂前沿具身智能岗，技术成长极佳，但办公方式传统且薪酬未明。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
该职位最适合追求技术成长与前沿研究的学习者，愿意在AI与机器人领域深入发展，对工作地点和时长的要求相对灵活。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展88
工作生活55
使命价值78
薪资福利
65中等
职位薪资未披露，但三星作为跨国大厂，整体薪酬福利较有竞争力。然而校园招聘起薪可能不算顶尖。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
88较高
岗位涉及具身智能前沿技术，深度与广度兼备，能快速积累核心技能。JD中强调持续跟进最新研究，有利于技术成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLA、强化学习、PyTorch、TensorFlow、ROS、IsaacLab、Mujoco、sim-to-real
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
仅现场办公，工作地点北京，通勤和办公灵活性受限。JD未提及弹性或WLB信息，加班情况不明。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
78中等
具身智能是高速发展赛道，技术对社会和产业有潜在积极影响。但JD未强调使命或社会价值，创新更多为技术驱动。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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