Robotic Embodied AI Engineer

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深入机器人AI领域，成为具身智能/自动驾驶方向的顶尖专家
• 管理路线：积累经验后带领团队，负责项目规划和技术决策
• 横向发展：转向高通其他AI团队，或跨界到自动驾驶、智能家居等机器人应用领域
• 设计和实现具身AI模型，如VLM/VLA，并将其部署到高通芯片平台上，确保高效运行
• 与机器人相关算法开发，包括自主导航、视觉感知、机械臂操作等，解决真实世界问题
• 进行模型优化和量化，以适应嵌入式设备资源限制
• 与高通内部多个AI团队协作，推动技术整合和创新
• 扎实的机器学习基础，熟悉CNN/Transformer等模型架构，尤其是Vision Transformers和Action Transformers
• 精通机器人相关算法，如SLAM、物体检测、路径规划、机械臂控制等
• 模型优化和量化经验，如使用TensorRT、ONNX、量化感知训练等
• 良好的编程能力（Python、C++），熟悉深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）和嵌入式开发

申请策略

• 高通注重平等就业，面试中可能会涉及行为问题，准备展示团队协作和独立解决问题能力
• 了解高通在AI和机器人领域的战略布局，面试时展示对公司的兴趣
• 突出机器人项目经验，最好有端到端系统开发实例，如自主导航机器人或机械臂控制
• 强调模型优化和嵌入式部署经验，如量化、剪枝、边缘设备推理
• 列出相关论文、专利或开源贡献，证明在机器学习领域的深度
• 如果有VLM/VLA或Transformer的实战经验，务必详细描述
• 补充强化学习和sim2real知识，因为这是加分项
• 熟悉高通平台工具链，如Qualcomm AI Engine、SNPE等，增加匹配度

面试指南

• STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经历，突出个人贡献和量化成果
• 对于技术问题，先给出定义和背景，然后对比不同方案，最后给出建议或经验
• 展示学习能力，提及文献来源和个人实践
• 请描述你过去参与的一个机器人项目，从算法设计到部署的全过程
• 解释Vision Transformer如何应用于机器人视觉任务，与传统CNN相比有何优劣？
• 如何优化一个边缘端运行的模型？请具体说明量化和剪枝的步骤与影响
• 在VLM/VLA模型中，如何处理语言与视觉的融合？你熟悉哪些架构？
• 你如何保持对最新AI研究的跟进？分享一篇你最近读的论文