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【金种子】具身智能算法研究员
【金种子】具身智能算法研究员
发布于 4 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
Vla模型
具身智能
分布式训练
强化学习
机器人控制
模仿学习
Wam模型
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
巨头平台、前沿具身智能赛道、博士高薪、技术成长空间大，但研发强度与落地挑战较高。
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
4.5万
比具身智能中位数高
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智能VLA模型架构的设计、研发与部署，推动机器人在复杂环境下的泛化与决策能力
你将参与分布式训练框架搭建及人形机器人全身协同控制，并跟踪国际顶会前沿技术
适合希望在具身智能和机器人大模型领域深耕的顶尖博士人才
最低要求
年或2026年未落实就业单位的应届毕业生，博士学历优先，计算机、通信工程、电子工程、自动化、应用数学、统计学、信息处理等相关专业
具备机械臂泛化操作相关具身智能项目研发、模型部署和机器人调试的相关经验
熟练掌握Transformer架构、生成式模型（如Diffusion Policy）、模仿学习、强化学习理论，具备机器人VLA大模型研发经验
工作职责
负责设计、研发并实现创新的VLA模型架构与算法，推动模型在泛化性、鲁棒性和效率上的突破性进展
负责搭建并持续优化面向大规模数据的VLA模型训练高效分布式训练框架
负责VLA模型与感知模块、规划控制栈的深度集成、优化与部署，解决实时性、资源约束和实际环境噪声带来的挑战
开展WAM模型方向的算法攻关，实现环境预判能力与VLA决策流程深度融合，提升机器人在动态未知场景下的长时序任务稳定性
负责人形全身VLA模型的架构研发，优化全身运动-操作协同生成策略
参与制定公司VLA领域中长期技术路线图，持续跟踪国际顶级会议在VLA方向的最新进展，快速进行原型验证和吸收创新点
优先资格
在CVPR、ICRA、NeurIPS等顶级学术会议发表过相关论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托产业创新中心平台，拥有极佳的算力、数据及落地场景支持
- 聚焦VLA、人形机器人等当前AI领域最前沿、最具潜力的赛道，技术壁垒高，职业发展前景广阔
- 企业背景提供相对稳定的职业发展环境，同时具备市场化的人才激励机制
- 适合拥有扎实AI理论基础、顶会论文背景，且对机器人控制和具身智能充满热情的顶尖博士毕业生
缺点 / 挑战
- 具身智能属于前沿探索领域，技术迭代极快，需要持续跟踪顶会并快速进行原型验证，学习压力大
- 算法从仿真到真实物理环境的部署面临诸多噪声和实时性挑战，工程落地难度高
角色解读
- 纵向可成长为具身智能领域的技术专家，主导中长期技术路线图
- 横向可拓展至人形机器人、自动驾驶等更广泛的泛化智能领域，成为复合型AI领军人才
- 研发具身智能VLA（视觉-语言-动作）大模型架构，提升机器人在复杂环境下的泛化与决策能力
- 搭建分布式训练框架，并将VLA模型与感知、规划控制模块深度集成与部署
- 攻关WAM模型及人形全身VLA模型，优化长时序任务稳定性和运动-操作协同策略
- 精通Transformer、Diffusion Policy等生成式模型，以及模仿学习和强化学习理论
- 具备机械臂泛化操作、模型部署及机器人调试的实际项目经验
- 拥有扎实的学术背景，最好在CVPR、ICRA、NeurIPS等顶会发表过相关论文
申请策略
- 提前了解公司在家庭机器人、智慧家庭领域的业务布局，思考具身智能技术如何赋能其实际产品
- 准备好关于Sim2Real、长时序任务规划等具身智能核心痛点的个人见解和解决方案
- 重点突出在VLA、Diffusion Policy、模仿学习等方向的具体项目经验及取得的性能指标突破
- 详细列出在CVPR、ICRA、NeurIPS等顶会发表的论文，强调研究成果与具身智能的强相关性
- 展示机械臂或人形机器人的实机调试、模型部署经验，证明具备从算法到落地的全链路能力
- 深入学习分布式训练框架的底层原理与优化技巧，以应对大规模模型训练需求
- 补充机器人操作系统及底层控制理论知识，提升软硬件协同调试能力
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，按照情境、任务、行动、结果的逻辑清晰阐述，重点突出你的核心贡献和技术难点攻克
- 理论+实践结合：回答算法问题时，先简述理论推导或架构设计，再结合实际实验数据或部署效果进行论证
- 请详细介绍你过往在VLA或Diffusion Policy项目中的模型架构设计，以及如何解决泛化性问题？
- 在将大模型部署到实体机器人时，你是如何解决实时性约束和资源限制问题的？
- 针对动态未知场景下的长时序任务，你认为WAM模型或VLA模型应如何改进以提升稳定性？
- 请分享一次你在机器人实机调试中遇到的最困难的Bug或Corner Case，以及你的解决思路
- 复习并梳理自己发表过的顶会论文，确保能脱稿讲清核心创新点、实验对比及局限性
- 了解公司具身智能产业创新中心的最新动态和发布的机器人产品，准备一些技术与业务结合的思考
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值85
薪资福利
85较高
针对顶尖博士应届生提供的薪资在同类企业中具备较强竞争力，且具备完善的福利体系支撑。
薪资信号偏高 (3.5千–5.5万/月)
成长发展
90较高
岗位聚焦具身智能最前沿的VLA模型，依托产业创新中心平台，技术成长空间极大，且能参与制定中长期技术路线图。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLA模型、Transformer、Diffusion Policy、模仿学习、强化学习、分布式训练、WAM模型
成长机会参与制定公司VLA领域中长期技术路线图
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点位于未来科技城，园区设施完善，JD未明确说明工作节奏与办公模式，WLB情况无法判断。
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
具身智能是AI发展的下一个浪潮，且公司明确将技术应用于居家养老、儿童陪伴等民生领域，社会价值显著。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号创造美好数智生活、满足人民美好生活需要
创新程度积极采用新技术
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