机器人VLA算法研究员 - XiaomiRobotics

优缺点分析

角色解读

• 从算法研究员向技术专家或项目技术负责人方向发展，逐步主导VLA模型的架构设计和核心算法突破
• 可跨入具身智能、多模态大模型、自动驾驶等多个高景气领域，职业选择空间大
• 发表顶会论文和开源项目，提升行业影响力，有机会向顶尖研究团队或实验室发展
• 负责研究VLA（视觉-语言-动作）模型，融合世界建模与动作生成，实现机器人从感知到决策的智能化
• 构建和优化大规模数据引擎与训练pipeline，整合机器人、视频、视觉语言等多模态数据
• 开展大规模模型训练，设计并维护真实可靠的评测体系，持续迭代模型性能
• 扎实的机器学习、深度学习基础，掌握Transformer、Diffusion、VAE、MoE等主流生成式模型原理
• 熟悉PyTorch等深度学习框架，具备从模型设计、训练调优到实验分析的完整研发经验
• 了解多模态数据（图像、视频、语言、动作轨迹）的建模和评测方法
• 有较强的科研协作和问题分析能力，对具身智能有浓厚兴趣

申请策略

• 了解小米机器人团队的技术方向和产品布局，在面试中展现对具身智能的深刻理解和思考
• 可以准备一个独立的技术demo或复现实验，展示你的动手能力和研究深度
• 突出相关研究项目，尤其是VLA、多模态大模型、动作生成、世界模型等方向的工作
• 强调论文发表、开源项目或竞赛奖项，体现科研能力和影响力
• 清晰展示你从模型设计到训练调优的完整项目经历，使用具体数据说明效果提升
• 如果有机器人相关经验，务必重点描述，如机械臂控制、仿真环境等
• 提前学习VLA相关论文和技术，如RT-2、PaLM-E、Octo等，理解其架构和训练策略
• 熟悉PyTorch分布式训练框架（如DDP、FSDP），提升大规模训练实操能力

面试指南

• 使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰描述项目背景、你的角色、技术方案和量化结果
• 针对技术问题，先拆解问题核心，再给出可行方案，并比较不同方案的优劣，体现系统性思考
• 对于开放性问题，结合最新论文和行业动态，展示你的前瞻性和对技术趋势的把握
• 请介绍你在多模态大模型或VLA相关项目中的具体贡献和遇到的挑战
• 如何设计一个数据引擎，从机器人遥操作数据中提取有效的训练样本？
• 谈谈你对VLA模型中世界建模和动作生成融合的理解，以及可能的技术方案
• 在训练大规模模型时，如何解决训练不稳定、算力不足等问题？
• 你认为具身智能面临的最大技术瓶颈是什么？如何突破？