【27届校招】VLA算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 先做 VLA 算法模块的落地（数据、微调、真机调优），逐步成长为灵巧操作方向的算法负责人
• 可向具身智能大模型、机器人学习（RL/模仿学习）等更前沿方向纵深发展
• 随着人形机器人产业化，具备“算法+真机+数据闭环”复合经验的人才在机器人与智能硬件行业流动性很强
• 负责把人形灵巧手“看懂画面、听懂指令、做出动作”打通：输入视觉与语言，输出可执行的抓取与操作动作序列
• 围绕多模态大模型做微调、LoRA、SFT 对齐，并结合灵巧手的运动学约束做动作推理与任务规划
• 在仿真环境和真实灵巧手上部署算法、反复调参，解决抓不稳、抓不准等真实场景问题
• 搭数据集、跑标注、迭代模型，并与结构、硬件、仿真团队一起把算法推到样机上验证
• 多模态大模型与 VLA 相关经验，理解视觉-语言-动作联合建模的基本范式与微调流程
• 扎实的 Python / PyTorch 工程能力，能独立完成训练、评测、部署链路
• 掌握 ROS/ROS2 与主流机器人仿真环境，了解运动规划、强化学习者更受青睐
• 具备真机调试的动手能力和跨团队沟通能力，能把论文级想法落到硬件上

申请策略

• 面试前了解均胜灵犀在灵巧手上的技术路线与产品形态，能说出你对其自由度、传感器方案的理解会加分
• 准备好讲清一个你从 0 到 1 做过的机器人操作项目，包括失败与迭代过程，这比罗列技术名词更有效
• 突出与 VLA / 视觉语言模型相关的项目：用了什么基座模型、如何微调（LoRA/SFT）、最终指标如何
• 写清机器人操作类项目细节：任务定义、仿真平台、真机平台、成功率等可量化结果
• 强调工程能力：PyTorch 训练与部署、ROS/ROS2 使用、数据处理与标注流程搭建经验
• 若有论文、竞赛（如具身智能挑战赛、抓取比赛）或开源仓库，务必放在显眼位置
• 补齐 VLA/RT-2 类工作的前沿阅读，理解动作 token 化、动作分块、模仿学习与 RL 微调的基本方法
• 熟悉至少一种机器人仿真平台（如 Isaac Sim、MuJoCo、PyBullet）并跑通一个抓取/操作 baseline

面试指南

• 项目类问题用“背景—难点—我的方案—量化结果—复盘改进”的结构回答，重点落在你个人的决策
• 技术方案类问题先给整体框架（输入—模型—动作输出—反馈闭环），再讲关键取舍与备选方案
• 开放难题类问题可以坦率说明当前方法的局限，再给出你会如何验证与迭代的实验设计
• 请介绍你做过的一个 VLA 或多模态模型微调项目，基座模型、数据规模、微调方式和最终效果分别是什么？
• 视觉-语言-动作模型如何在灵巧手这种高自由度执行器上做动作表示与约束？
• 仿真训练的策略迁移到真机时常见哪些 gap，你会怎么处理？
• 你如何设计一套灵巧手操作数据的采集与标注流程？
• 在 ROS2 下做算法部署，你遇到过哪些工程问题，怎么解决的？