具身算法开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向技术专家或团队负责人发展，主导具身智能领域的核心项目
• 深耕具身智能研究方向，成为行业顶级研究科学家或AI实验室负责人
• 横向扩展至机器人系统集成、产品化等方向，成为复合型技术领袖
• 构建和迭代具身智能基础大模型（如VLA、World Model），负责模型架构设计与算法实现
• 参与大规模预训练、指令微调、偏好对齐等训练流程，优化模型性能
• 管理具身数据建设，包括数据采集、清洗、有效性验证等
• 推动模型在真实机器人场景的落地，实现算法与硬件的协同优化
• 扎实的深度学习基础，熟悉LLM/VLM预训练和后训练技术
• 精通Python/C++，熟练使用PyTorch，有分布式训练经验
• 熟悉视觉模型架构（ViT、DINO等）和具身模型（OpenVLA等）
• 具备GPU编程（CUDA）和Linux环境开发调试能力

申请策略

• 关注京东探索研究院的技术方向和成果，面试中展示你对该团队工作的了解
• 准备好与具身智能相关的技术案例，用STAR法则说明你在项目中的角色和成果
• 突出LLM/VLM预训练或微调项目经验，说明你在模型架构、训练流程中的具体贡献
• 强调顶级会议论文发表经历（CVPR/NeurIPS等）和相关技术博客或开源项目
• 展示机器人或具身智能相关项目（如机器人操作、导航），包括算法设计、仿真或实物部署经验
• 列出掌握的技能：PyTorch、CUDA、分布式训练框架（如DeepSpeed、Megatron）
• 如果缺少具身模型经验，可以快速学习OpenVLA、RT-2等开源模型，动手复现
• 补充机器人基础知识：运动学、感知控制、ROS等，有助于理解落地环节

面试指南

• 对于技术问题，先明确问题核心，然后分步骤说明：模型选型、数据处理、训练技巧、实验结果
• 对于开放性问题，可以先给出你的理解框架（如输入-输出-约束），再结合具体案例展开
• 对于落地问题，强调仿真-真实差距（Sim2Real），从算法鲁棒性、硬件适配、场景泛化等方面分析
• 请详细介绍一下你在VLM预训练中使用的模型架构和训练策略
• 如何设计一个具身智能数据采集和治理流程？数据质量如何保证？
• 你如何将一个大模型从仿真迁移到真实机器人上？会遇到哪些挑战？
• 你对World Model和VLA的最新进展有哪些了解？你认为哪个方向更有前景？
• 简述你用PyTorch实现分布式训练的过程，你如何优化通信效率？