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WAM算法工程师(J12751)
WAM算法工程师(J12751)
发布于 9 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公具身智能
具身智能
Pytorch
Vla
World Action Model
机器人数据
算法研究
论文发表
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿具身智能算法研究岗，学术导向强，技术成长空间大，生活平衡度未知
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
4.5万
比具身智能中位数高
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
22 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 具身智能 · 85 个在招
职位详情
关于这个职位
负责SOTA世界动作模型（WAM）算法的跟踪、调研、训练及微调评估
参与机器人数据的采集、清洗与标注，并撰写学术论文通过同行评审
需具备扎实的计算机/数学背景及PyTorch编程能力
最低要求
硕士以上学历，计算机/数学/机器人/自动化相关专业
熟练使用python，linux和pytorch，良好的代码规范
熟悉具身相关模型的基础技术（VLA, WAM等），并了解目前行业的主流进展
熟练的论文阅读和复现能力，快速的理解和动手能力
工作职责
参与SOTA world action model算法跟踪，调研
持续跟踪相关领域最新进展
参与WAM模型的训练，微调和评估
参与机器人数据的采集，清洗，标注和质量评估
撰写学术论文，通过同行评审
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于具身智能最前沿赛道，接触WAM/VLA等SOTA技术，学术氛围浓厚，有论文发表机会
- 热爱科研、具备扎实数理基础、渴望在具身智能领域深耕的硕士及以上研究人员
缺点 / 挑战
- 技术迭代极快，对理论深度和工程落地能力要求极高，需承担较高的科研创新压力
角色解读
- 向首席算法科学家或具身智能领域专家发展，或在顶级学术会议发表论文提升学术影响力
- 深入追踪世界动作模型（WAM）等前沿算法，进行模型训练、微调与性能评估
- 精通Python/PyTorch/Linux开发环境，具备极强的论文复现与快速学习能力
申请策略
- 准备详细的技术博客或GitHub项目链接，展示对最新具身智能论文的深刻理解
- 突出顶会论文发表记录、PyTorch项目经验、以及针对VLA/WAM模型的具体复现或改进案例
- 强化Transformer架构在机器人控制中的应用理解，提升大规模数据集处理与清洗能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 结合数学推导与工程实践解释算法原理
- 强调数据质量对模型性能的关键影响
- 请详细介绍你复现过的一个复杂深度学习模型的过程及遇到的挑战
- 你对World Action Model (WAM) 的核心原理有何理解？它与传统行为克隆有何区别？
- 如何处理机器人数据中的噪声和不一致性？
- 如果模型在仿真中表现良好但实机效果差，你会如何排查和优化？
- 复习Transformer、Diffusion Policy等主流具身智能算法论文
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
75中等
作为上市公司的大型企业，薪资水平通常处于市场中上，且提供稳定的五险一金及福利，但JD未明确具体薪资范围。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–6.0万/月）
成长发展
90较高
职位高度聚焦于前沿具身智能技术，明确要求撰写学术论文，为求职者提供了极高的技术成长空间和学术成就路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈WAM、VLA、PyTorch、Python、具身智能
成长机会撰写学术论文、通过同行评审、持续跟踪相关领域最新进展
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及弹性工作或远程办公，且涉及数据采集与论文撰写，通常意味着需要投入较多时间进行实验和写作，工作强度可能较高。
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
80较高
致力于推动具身智能技术的发展，属于具有高度社会价值和未来前景的新兴领域，能满足求职者的使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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