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多模态算法工程师（具身智能）-2027届
多模态算法工程师（具身智能）-2027届
发布于 9 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公具身智能
具身智能
Pytorch
具身智能
多模态模型
文本
深度学习
视觉
计算机视觉
语音
跨模态对齐
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
前沿技术岗位，发展机会好，薪资未披露，WLB未知。
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。
薪资怎么样
20K
比具身智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
48 个在招
市场机会
选择不多
苏州 · 具身智能 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位是思必驰的多模态算法工程师，专注于具身智能方向
你将参与视觉、语音、文本等多模态模型的研发与融合，包括跨模态对齐和感知理解算法，并推动算法在机器人或智能硬件场景的落地应用
适合对人工智能和机器人技术感兴趣的应届毕业生，加入前沿技术团队
最低要求
本科及以上学历优先，计算机、人工智能、自动化、机器人、电子信息等相关专业
具备深度学习、计算机视觉或多模态学习基础，熟悉 Python、PyTorch 等工具
有视觉语言模型、机器人、具身智能或多模态相关论文、科研、竞赛、实习经历者优先
具备良好的数学基础、实验能力、学习能力和团队协作意识
工作职责
参与视觉、语音、文本等多模态模型的研发与融合，包括跨模态对齐、感知理解和交互算法
参与具身智能体感知、决策能力建设及实验评测
推动算法在机器人或智能硬件场景落地
优先资格
有视觉语言模型、机器人、具身智能或多模态相关论文、科研、竞赛、实习经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 具身智能是AI前沿热点，技术成长空间大
- 思必驰在AI领域有技术积累，提供应届生培养机会
- 工作内容涉及多模态和机器人交叉领域，技能复合性强
- 技术难度高，需快速学习多模态和具身智能知识
- 行业竞争激烈，需持续跟进最新研究
- 适合对人工智能和机器人技术有热情，具备扎实编程、数学基础和科研或实习经验的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 算法落地可能面临工程化和硬件适配挑战
角色解读
- 从初级算法工程师成长为高级工程师或技术专家
- 可向算法架构师或技术管理方向发展
- 在具身智能领域积累经验，成为行业前沿专家
- 参与多模态模型研发，融合视觉、语音和文本信息进行跨模态对齐与感知理解
- 构建具身智能体的感知和决策能力，并进行实验评测
- 将算法应用于机器人或智能硬件场景，推动技术落地
- 深度学习基础，熟悉Python和PyTorch等工具
- 计算机视觉或多模态学习经验，处理视觉、语音、文本数据
- 良好的数学基础和实验能力，具备团队协作意识
申请策略
- 关注思必驰的产品发布和研究动态，了解公司技术方向
- 准备算法设计和编码面试，复习多模态和具身智能核心概念
- 突出深度学习项目和多模态模型实验经验
- 展示计算机视觉、语音处理或具身智能相关论文、竞赛或实习经历
- 强调Python、PyTorch等工具的使用和数学建模能力
- 深入学习多模态学习算法和计算机视觉最新进展
- 了解机器人系统设计和硬件交互基础知识
- 提升实验设计、数据分析和团队协作技能
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验
- 结合理论知识（如模型架构、损失函数）和实践细节（如数据处理、实验设置）
- 展示问题分析、迭代优化和结果评估的完整思路
- 请描述一个你参与的多模态学习项目或研究
- 如何优化视觉语言模型在具身智能场景中的性能？
- 跨模态对齐有哪些常用方法？
- 你如何评估一个感知算法在机器人上的效果？
- 解释多模态融合中的挑战及解决思路
职位点评
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
60中等
薪资和福利未在JD中披露，补偿性动机满足程度有限，需在面试中确认具体待遇。
薪资信号未披露（AI估算：1.5–2.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及多模态和具身智能等前沿技术，对技能成长和职业发展有较高促进作用。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态模型、视觉、语音、文本、跨模态对齐、具身智能、深度学习、Python、PyTorch
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
办公模式和WLB信号未在JD中提及，生活化动机满足程度一般，工作节奏可能较紧张。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
AI和具身智能处于高速增长赛道，技术有创新性，社会影响力中等，符合技术使命导向。
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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