海尔
具身机器人VLM算法工程师
具身机器人VLM算法工程师
发布于 4 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
Diffusion
Dino
Llava
Qwenvl
Rlhf
Sam
Vit
Vlm
具身智能
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
前沿技术栈、高学术门槛、薪资竞争力强，聚焦具身智能大模型落地，WLB情况未知。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比具身智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 660 个在招 · 其中具身智能 3 个
市场机会
选择面较广
北京 · 具身智能 · 77 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责构建和优化具身智能领域的多模态大模型基座，涵盖预训练、微调及RLHF等核心算法
你需要探索前沿技术并推动大模型在机器人等具身场景的实际落地，适合具备扎实CV/NLP基础及顶会论文发表经验的算法人才
最低要求
计算机视觉、多模态大模型等相关领域的硕士或博士学历
熟悉多模态领域算法，熟悉Llava、QwenVL等基础VLM模型
熟悉NLP领域算法，熟悉Bert、GPT、Llama等基础LLM模型
熟悉CV领域算法，熟悉ViT、DINO、SAM、GAN、Diffusion等基础CV模型
具备一作顶会/顶刊论文发表经历，包括但不限于ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、EMNLP、CVPR、ECCV、ICCV等
工作职责
构建具身智能领域多模态大模型基座，优化数据处理预训练、微调、RLHF等算法
探索具身智能领域前沿多模态大模型算法，掌握最新技术趋势
推进多模态大模型在具身领域的应用落地
优先资格
有实际机器人项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于具身智能与多模态大模型两大前沿技术交汇点，技术壁垒高，行业前景广阔
- 依托大型企业的资源与场景优势，有利于推动算法在实际机器人产品中的规模化落地
- 对学术背景要求高，团队技术氛围浓厚，利于保持学术敏锐度与技术深度
- 适合拥有顶尖学术背景（顶会一作）、对机器人及多模态大模型有强烈热情，且渴望将前沿算法转化为实际产品的算法研究员
缺点 / 挑战
- 具身智能目前仍处于早期探索阶段，从大模型到物理世界的Sim2Real迁移存在较大技术挑战与不确定性
- 需要同时兼顾CV、NLP及多模态交叉领域，技术栈广且深，持续学习压力较大
角色解读
- 纵向可成长为具身智能算法专家或首席科学家，主导核心算法架构设计
- 横向可向具身智能产品化、机器人系统架构师方向发展，打通算法到硬件落地的全链路
- 负责具身智能多模态大模型基座的构建，涵盖数据预处理、预训练、微调及RLHF等核心算法优化
- 跟踪并探索具身智能与多模态大模型的前沿技术趋势，保持技术领先性
- 推动多模态大模型在机器人等具身智能场景中的实际应用与落地
- 扎实的计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）基础，熟悉ViT、DINO、SAM、Bert、GPT等主流模型
- 精通多模态大模型（VLM）架构与训练方法，熟悉Llava、QwenVL等开源模型
- 具备优秀的学术研究与论文撰写能力，有ICML、CVPR等顶会一作论文发表经验
申请策略
- 提前了解海尔在智能家居及机器人领域的最新产品布局，思考多模态大模型如何赋能其现有业务场景
- 重点突出在CVPR、ICLR等顶会发表的一作论文，详细说明研究内容及其在多模态/具身领域的应用价值
- 详细列举参与过的实际机器人项目经验，强调算法在真实物理环境中的部署效果与性能指标
- 展示对Llava、QwenVL等VLM模型的深度理解，以及在预训练、微调、RLHF等方面的工程实践经验
- 深入学习强化学习（RLHF）及机器人控制策略，弥补纯视觉/语言模型在物理交互控制上的短板
- 熟悉主流的具身智能仿真平台（如Isaac Sim、MuJoCo），提升Sim2Real的算法验证能力
面试指南
- STAR法则：针对项目或论文问题，清晰阐述背景（Situation）、任务（Task）、采取的具体行动/算法设计（Action）及最终取得的指标/成果（Result）
- 技术深度+业务落地：在回答技术问题时，不仅讲透算法原理，还要结合具身智能的实际物理约束（如实时性、算力限制）探讨工程落地方案
- 请详细介绍你发表的一篇顶会论文的核心创新点，以及它如何应用于多模态或具身智能场景？
- 在构建多模态大模型基座时，你是如何处理视觉与语言特征对齐的？遇到了哪些挑战？
- 如果要将一个在仿真环境中训练好的VLM模型部署到真实机器人上，你会如何解决Sim2Real的Gap问题？
- 请谈谈你对当前主流VLM模型（如Llava、QwenVL）架构的理解，以及它们在具身任务中的局限性
- 复习并梳理自己过往在CV、NLP及多模态交叉领域的核心项目，准备好应对底层原理和细节的深挖
- 了解海尔智家或相关机器人业务的最新进展，准备1-2个将大模型应用于其实际场景的Idea
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值85
薪资福利
85较高
作为高门槛的算法研发岗，薪资水平处于市场高位，且依托大型上市企业，整体薪酬福利具备较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：4千–7万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦具身智能与多模态大模型等最前沿技术，技术天花板极高，且要求顶会论文，利于个人学术与工程能力的双重飞跃。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、VLM、Llava、QwenVL、LLM、CV、ViT、DINO、SAM、Diffusion、RLHF
成长机会探索具身智能领域前沿多模态大模型算法、掌握最新技术趋势
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，但作为前沿算法研发岗且要求顶会背景，通常工作节奏较快，WLB情况无法确切判断。
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
85较高
具身智能是下一代人工智能的重要发展方向，推动大模型在物理世界的落地具有极高的科技价值与行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
Watch Jobs