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算法工程师-具身智能
算法工程师-具身智能
发布于 2 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
Pytorch
Ros
多模态大模型
强化学习
机器人控制
计算机视觉
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
阿里核心算法岗，前沿技术栈，高薪高成长，但工作强度大
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
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4910 个在招 · 其中具身智能 30 个
市场机会
选择适中
杭州 · 具身智能 · 26 个在招
职位详情
关于这个职位
负责具身智能核心算法研究，包括多模态大模型、强化学习及机器人控制等
研发“感知-规划-执行”一体化大模型，解决复杂场景下的物体操纵与人机交互问题，并将算法部署至硬件平台，推动技术创新与业务落地
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学、自动化等相关专业优先
具备扎实的数学、算法和编程功底，熟练掌握 Python 或 C/C++
深入理解深度学习原理，熟练使用 PyTorch、TensorFlow、JAX 等至少一种框架
在计算机视觉、自然语言处理、机器人决策规划、控制理论、强化学习等一个或多个领域有深入研究或项目经验
具备跨学科协作意识，能够与工程、硬件团队高效沟通，共同推进目标达成
对具身智能领域充满热情，具备强大的自驱力和抗压能力
工作职责
负责具身智能领域的核心算法研究，包括但不限于多模态感知大模型（VLM/VLA）、强化学习（RL）、模仿学习、机器人运动规划与控制等
研发具有“感知-规划-执行”一体化能力的具身智能大模型，实现机器人在室内外复杂场景下的物体操纵、移动导航、主动环境理解与人机交互
将研究成果转化为实际生产力，解决具身智能机器人在实际任务中的长尾问题，完成从算法预研到硬件平台部署的全流程闭环
紧跟国际SOTA（业界最先进）技术发展，持续推动技术创新，并在真实业务场景（如智能交通、机器人服务、工业协作等）中验证价值
优先资格
论文成果：在国际顶级期刊或会议（如CVPR, ICCV, NeurIPS, ICML, ICLR, ICRA, IROS, CoRL, RSS等）以第一作者发表过高质量论文
竞赛获奖：在ACM-ICPC/NOI、Kaggle、国内外顶尖数学/机器人大赛中取得优异成绩
有过实际机器人硬件平台（如多轴机械臂、足式/人形机器人、轮式底盘）的算法研发或工程化经验，熟悉ROS/ROS2等中间件
开源贡献：在 GitHub 拥有高质量开源项目，或在相关开源社区具有影响力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托阿里强大的算力资源和数据优势，能接触到业界最先进的技术栈
- 团队由顶尖人才组成，有利于快速提升技术水平和行业视野
- 跨团队协作复杂，需兼顾学术创新与工程实用性
- 适合对具身智能有浓厚兴趣、具备扎实算法功底和工程落地能力的资深工程师或研究员
缺点 / 挑战
- 处于具身智能这一前沿热门赛道，技术挑战性与创新性极高
- 技术迭代极快，需要保持高强度的学习和研究压力
- 算法落地难度大，需解决大量长尾问题和工程化挑战
角色解读
- 成为具身智能领域的算法专家，引领技术方向
- 向技术管理方向发展，带领团队攻克更复杂的机器人系统问题
- 在学术界或工业界建立影响力，通过顶会论文或开源项目提升个人品牌
- 研究并开发具身智能核心算法，如多模态大模型(VLM/VLA)和强化学习(RL)
- 构建机器人的感知、规划和执行一体化能力，解决复杂场景下的交互与控制难题
- 将算法落地到硬件平台，优化长尾问题，实现从理论到实际应用的闭环
- 扎实的数学基础和编程能力，精通Python或C++
- 深入理解深度学习，熟练使用PyTorch/TensorFlow等框架
- 在CV、NLP、机器人控制或强化学习等领域有深入研究
- 具备跨学科协作能力，能与硬件团队高效配合
申请策略
- 关注阿里达摩院或相关实验室的最新研究成果，了解其技术路线
- 准备详细的项目案例，重点阐述如何解决复杂场景下的技术难题
- 突出在具身智能、机器人控制或多模态大模型方面的具体项目经验
- 强调算法落地能力，展示从研究到硬件部署的完整闭环案例
- 列出相关的顶会论文、竞赛奖项或高质量开源项目贡献
- 深入学习多模态大模型架构及其在机器人领域的应用
- 加强强化学习和模仿学习的理论与实践结合
- 熟悉ROS/ROS2等机器人中间件，提升软硬件协同调试能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目背景和你的具体贡献
- 针对技术问题，先阐述理论基础，再结合具体案例说明解决方案和优化过程
- 展示对行业趋势的深刻理解，体现技术前瞻性和批判性思维
- 请详细介绍你参与过的最具挑战性的具身智能或机器人算法项目
- 在多模态大模型应用于机器人控制时，你遇到了哪些长尾问题？是如何解决的？
- 如何平衡强化学习算法的训练效率与实际部署的安全性？
- 你对当前具身智能领域的SOTA技术有哪些了解？未来发展趋势是什么？
- 复习深度学习、强化学习和机器人控制的核心理论知识
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
作为上市巨头企业的核心算法岗，薪资福利处于行业领先水平，稳定性高。
薪资信号偏高 (3.0千–6.0万/月)
成长发展
95较高
职位涉及前沿的具身智能和大模型技术，技术栈领先，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈具身智能、VLM、VLA、强化学习、PyTorch、C++、ROS
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心研发岗通常工作强度较大，JD未提及弹性工作制，推测为高强度现场办公。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
具身智能技术在智能交通、工业协作等领域有广泛应用前景，社会价值较高。
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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