石头科技
算法工程师（VLA/WAM）
算法工程师（VLA/WAM）
发布于 9 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法工程师
算法工程师
Diffusion Model
Vla
Wam
具身智能
多模态大模型
模型部署
深度学习
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
具身智能VLA前沿算法岗，技术稀缺性强成长快，薪资高但探索风险并存
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
4.3万
比算法工程师中位数高
发布情况
正常在招 · 9 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
37 个在招 · 其中算法工程师 10 个
市场机会
选择适中
上海 · 算法工程师 · 12 个在招
职位详情
关于这个职位
石头科技在上海招聘算法工程师，聚焦视觉-语言行动模型（VLA）与世界动作模型（WAM）的研发与优化，覆盖多模态数据处理、模型训练、推理部署到具身智能平台的系统集成
要求硕士及以上AI/机器人相关专业，精通Python与多模态大模型训练，适合想在具身智能前沿方向深耕的研究型工程师
最低要求
硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、机器人等相关专业
精通 Python，熟悉至少一种深度学习训练框架
具备多模态大模型（Transformer-based）训练与优化经验，包括 VLA/WAM 相关架构
深入理解 Transformer、Diffusion Model 等模型，具备大模型训练与微调经验
熟练使用AI Agent加速本职工作的推进
工作职责
研发与优化视觉-语言行动模型（VLA）和世界动作模型（WAM），结合视觉、语言、动作、触觉等模态，实现机器人多模态感知与控制
数据处理、训练以及推理部署VLA/WAM模型，确保模型的高效性与准确性
探索最新的 VLA/WAM 研究方向，推动模型在具身智能领域的应用
开发高效的数据驱动训练框架，提升模型在物理环境中的泛化能力与稳定性
系统集成与部署，将 VLA/WAM 算法应用到具身智能平台，如机器人操作平台系统等
优先资格
有 VLA/WAM 相关落地项目经验者优先
熟悉主流机器人仿真平台（如 Isaac Sim）者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- VLA/WAM是具身智能最前沿的方向之一，技术积累前沿且行业稀缺
- 消费机器人公司提供真实硬件平台，算法能直接落地验证而非停留在论文
- 覆盖数据处理、训练、部署全链路，工程与研究双能力并进
- 前沿方向文献与工具迭代极快，需要持续高强度学习
- 物理环境泛化难题尚未完全解决，效果验证存在不确定性
- 适合AI研究背景扎实、对机器人具身智能有热情、能承受前沿探索不确定性的研究型工程师
缺点 / 挑战
- 多模态大模型训练算力与数据成本高，实验周期与调参压力大
角色解读
- 从模型模块研发起步，逐步主导VLA/WAM技术路线与训练体系
- 进阶方向是具身智能算法专家或团队负责人，定义机器人智能的技术栈
- 长期可在具身智能这一高速发展赛道建立行业影响力
- 研发与优化VLA（视觉-语言行动模型）与WAM（世界动作模型），融合视觉、语言、动作、触觉多模态实现机器人感知与控制
- 负责数据处理、训练与推理部署的全流程，并开发数据驱动的训练框架提升泛化与稳定性
- 跟踪最新研究方向，将算法集成部署到机器人操作平台等具身智能系统
- 硕士以上AI/机器人相关专业背景，精通Python与至少一种深度学习训练框架
- 具备Transformer-based多模态大模型训练与微调经验，理解VLA/WAM架构
- 熟练使用AI Agent提效，有仿真平台经验更佳
申请策略
- 投递前研究公司在具身智能方向的产品布局
- 面试时可准备技术分享材料展示研究品味
- 列出VLA/WAM或多模态大模型相关的论文、开源项目与落地案例，写清架构与指标
- 展示大模型训练微调的实操经验：数据管线、分布式训练、推理优化
- 体现AI Agent工具的工程化使用能力
- 跟进VLA（如RT系列、OpenVLA）与WAM的最新研究进展
- 补齐Isaac Sim等仿真平台的实操经验
- 练习大模型分布式训练与部署优化的工程细节
面试指南
- 架构类问题按'输入输出定义-模型结构-训练目标-局限'展开
- 落地类问题强调数据、算力、评估三条线的工程权衡
- 前沿探索类问题展示文献跟踪与自己的判断
- 请介绍VLA模型的典型架构与训练流程
- Diffusion Model在机器人动作生成中的优势是什么？
- 如何解决仿真到现实的迁移（sim-to-real）问题？
- 多模态数据配比与质量如何影响模型效果？
- 你如何用AI Agent提升研发效率？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活58
使命价值68
薪资福利
80较高
JD未披露薪资信息；具身智能前沿算法岗在市场薪酬体系中处于高位，具体需面试确认。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.5万/月）
成长发展
85较高
VLA/WAM是具身智能最前沿方向，岗位覆盖研究到落地全链路，技术成长空间大；JD未提及培训或晋升机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLA、WAM、Transformer、Diffusion Model、Isaac Sim、AI Agent
成长机会探索最新的 VLA/WAM 研究方向
业务类型profit_center
工作生活
58较低
JD未提及工作模式与WLB信息；前沿模型研发的实验节奏可能较紧张，办公模式需与HR确认。
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
68中等
具身智能被视为下一代通用机器人技术的核心方向，工作具有行业推动意义，但直接社会价值仍待兑现。
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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