具身机器人算法牵头人（北京）

优缺点分析

角色解读

• 可向具身智能领域的技术专家或首席科学家方向发展
• 或转型为AI算法团队的技术总监/研发负责人，引领下一代智能机器人的技术演进
• 负责具身智能多模态大模型基座的构建与算法优化，涵盖预训练、微调及RLHF等核心环节
• 探索并跟踪前沿多模态算法趋势，推动大模型技术在实体机器人场景中的工程化落地
• 需精通多模态、NLP及CV领域的主流基础模型（如Llava、QwenVL、Llama、ViT等）
• 具备扎实的学术背景，要求有顶会/顶刊一作论文发表经验，并熟悉机器人相关项目

申请策略

• 提前了解海尔在智能家居和机器人领域的业务布局，思考多模态大模型如何赋能其具体产品线，在面试中展现对业务场景的深刻理解
• 重点突出在CVPR、ICLR等顶会发表的一作论文，详细阐述论文的核心创新点及学术影响力
• 详细列出参与过的多模态大模型或机器人项目，强调在实际硬件或仿真环境中的落地成果
• 深入研读具身智能领域的最新综述和前沿论文，特别是VLM在机器人控制、导航和抓取中的应用
• 补充机器人学（如ROS、运动学/动力学）的基础知识，提升软硬件协同调试能力

面试指南

• 采用STAR法则回答项目经验，重点突出“问题定义-算法设计-实验验证-落地效果”的完整闭环
• 对于技术对比和架构设计问题，采用“总-分-总”结构，先给出核心结论，再从模型结构、训练数据、推理效率等维度展开对比分析
• 请详细介绍你发表的一篇顶会论文的核心贡献，以及在具身智能场景下的潜在应用
• 在构建多模态大模型基座时，你是如何优化数据处理和RLHF流程的？
• 对比Llava和QwenVL，你认为它们在具身智能任务中各有什么优缺点？
• 如果要将大模型算法部署到算力受限的机器人端侧，你会采取哪些优化策略？
• 复习并梳理自己过往项目中的核心算法细节，确保能应对深度的技术追问
• 准备1-2个将大模型应用于机器人控制或感知失败案例的复盘，展现解决复杂工程问题的能力