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【金种子】视觉语言导航模型研究员
【金种子】视觉语言导航模型研究员
发布于 3 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
Llm
Pytorch
Ros2
Vlm
具身智能
多模态大模型
强化学习
视觉语言导航
边缘计算
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
央企核心研发平台、前沿具身智能赛道、技术成长空间大、偏向民生应用落地。
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
3.5万
比具身智能中位数低
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 460 个在招 · 其中具身智能 2 个
市场机会
选择适中
杭州 · 具身智能 · 23 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责具身导航基础模型及视觉-语言导航算法的研发，探索大模型在机器人导航决策中的应用
同时需完成模型在边缘计算平台的优化加速，并基于ROS2部署至四足/双足机器人实现场景落地
最低要求
年或2026年未落实就业单位的应届毕业生
计算机科学与技术、人工智能、机器人学、控制科学与工程、自动化、导航制导、电子信息等理工科相关专业
精通深度学习、Transformer架构、多模态大模型（VLM/CLIP/BLIP）
熟悉VLN主流数据集：Room-to-Room、REVERIE、RxR、Habitat-Web
熟悉具身Agent架构、大模型任务分解CoT思维链、世界模型、强化学习导航
熟练使用PyTorch，有LLM/VLM微调（LoRA/QLoRA）实战经验
工作职责
负责具身导航基础模型、视觉-语言导航（VLN）、开放世界语义导航、长程任务规划、空间推理、世界模型预测方向算法研发
探索LLM/VLM作为高层决策器，实现自然语言指令到机器人导航动作的端到端映射，解决模糊指令、超长导航任务、未知非结构化环境导航难题
完成导航模型在边缘计算平台（Jetson Orin-NX、RTX、工控机）量化、剪枝、推理加速
基于ROS2部署到四足/双足机器人，实现场景化功能落地
优先资格
博士学历优先
在RSS、CoRL、ICRA、IROS、CVPR、ECCV、NeurIPS、TPAMI、RAL等机器人/AI顶会期刊，以第一作者发表导航、具身智能、视觉SLAM、VLN方向论文者优先
有导航方向开源项目、SOTA复现、数据集构建、竞赛获奖经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于具身智能与大模型结合的前沿赛道，技术壁垒高，行业前景广阔
- 依托中国移动的产业资源与创新中心平台，拥有丰富的硬件设备与落地场景支持
- 适合对机器人、大模型和具身智能有浓厚兴趣，具备扎实算法基础且喜欢动手部署到实体硬件的顶尖应届硕博毕业生
缺点 / 挑战
- 算法从仿真环境到实体机器人的Sim2Real迁移存在较大挑战，需要解决大量工程与硬件适配问题
- 前沿研究方向探索性强，可能面临技术路线不确定和研发周期较长的压力
角色解读
- 从算法研究员成长为具身智能领域的技术专家，主导核心模型架构设计
- 向具身智能系统架构师或研发团队技术负责人方向发展，推动技术成果的产品化与商业化落地
- 研发具身导航与视觉语言大模型算法，解决机器人在复杂环境下的自主导航与任务规划问题
- 负责模型在边缘计算设备上的量化、剪枝与推理加速，并基于ROS2部署到实体机器人上
- 精通深度学习、Transformer及多模态大模型（VLM/CLIP），熟练使用PyTorch进行模型微调
- 熟悉具身智能Agent架构、强化学习及ROS2系统，具备将算法落地到实体机器人的工程能力
申请策略
- 了解中国移动在家庭机器人和具身智能产业创新中心的最新布局，面试时可结合其业务场景（如居家养老、公共服务）探讨技术落地方案
- 重点突出在VLM/LLM微调、具身导航算法方面的项目经验，以及在顶会（如CVPR、ICRA等）发表的论文
- 展示在ROS2部署、边缘计算平台模型加速或实体机器人调试方面的工程落地能力
- 深入学习Sim2Real技术、强化学习在机器人控制中的应用，以及模型量化剪枝等边缘端部署技术
- 熟悉主流具身智能开源项目（如Habitat、Isaac Sim），提升在仿真环境中的算法验证能力
面试指南
- 采用STAR法则描述项目：背景（任务目标）-> 行动（算法设计/模型微调/工程部署）-> 结果（性能指标提升/实体机器人成功运行）
- 对于算法落地问题，从理论创新、仿真验证、Sim2Real迁移、实体调试四个维度进行系统性回答
- 请详细介绍你在视觉语言导航（VLN）或具身智能方向的一个核心项目，遇到了哪些技术难点及如何解决？
- 如何将大模型（LLM/VLM）作为高层决策器，实现自然语言到机器人动作的端到端映射？
- 在边缘计算平台（如Jetson Orin）上进行模型量化和推理加速时，你通常采用哪些策略来平衡精度与速度？
- 针对未知非结构化环境，你的导航算法如何保证鲁棒性和安全性？
- 复习多模态大模型（如CLIP、BLIP）和Transformer架构的最新进展，准备1-2个自己主导的具身导航或大模型微调项目细节
- 了解ROS2的基本通信机制和具身智能主流仿真平台（如Habitat），准备回答关于模型部署和加速的工程问题
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活65
使命价值85
薪资福利
80较高
作为央企子公司的核心研发岗，薪资在同类国企中具备竞争力，且福利体系完善，但相比互联网大厂顶尖AI岗可能略有差距。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦具身智能与大模型前沿技术，依托国家级产业创新中心，技术成长空间与行业视野极佳。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLM、LLM、Transformer、PyTorch、ROS2、CoT、强化学习
业务类型profit_center
工作生活
65中等
央企背景通常能提供相对稳定的工作节奏，但前沿算法研发和实体机器人部署可能面临项目攻坚期的加班压力。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
致力于家庭机器人和民生领域（居家养老、儿童陪伴）的应用，具有较强的社会价值和科技向善的使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号应用于居家养老、儿童陪伴、公共服务等民生领域，不断满足人民美好生活需要
创新程度开拓性创新（行业首创）
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