京东
算法开发岗
算法开发岗
发布于 大约 5 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Rtc
具身智能
强化学习
数据闭环
机器人操作
模型部署
自动化质检
视觉-语言-动作模型
异步推理
AI 估算 · 30k–50k
岗位要求高、技术前沿，京东大厂平台，薪资竞争力强，预计月薪30k-50k，15薪。
职位详情
关于这个职位
该职位属于京东探索研究院的核心算法岗，聚焦具身智能领域的算法研发
你将搭建数据闭环系统，优化视觉-语言-动作模型，并参与真机部署
工作涉及前沿技术（如强化学习、跨模态建模），适合有志于推动机器人通用操作能力的技术专家
最低要求
具备具身智能相关的数据闭环系统建设经验，主导或参与过从数据采集、清洗对齐、质检到模型训练、评测补采的全链路流程
具备视觉-语言-动作模型算法研发经验，熟悉相关具身操作模型的训练过程和优化策略，善于通过模型结构与训练策略的协同创新，解决复杂环境下认知理解与动作生成难题
具备具身操作模型真机部署与工程化落地经验，熟悉模型在机器人平台上的部署流程及异步推理、RTC等优化策略，拥有物流、零售等专用场景的规模化应用实践
追求技术突破与业务价值的深度绑定，致力于攻克具身智能领域数据与模型协同迭代的核心难题，以系统化思维驱动模型能力持续演进
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信
工作职责
搭建并落地「采集 - 训练 - 评测反馈 - 定向补采」的具身数据迭代飞轮
统一规范人类操作 Ego 数据、机器人遥操作数据、DAgger 纠错数据的处理管线，攻克数据清洗、对齐、动作空间映射、质量筛选与自动化质检等工程难题，构建高保真、高多样性的数据生产标准
持续扩大真实操作数据规模与质量，目标实现百万级小时量级的具身数据规模化积累，为模型泛化能力提供坚实数据底座
聚焦具身操作基础模型核心能力迭代，持续优化模型预训练、强化学习后训练全流程
重点创新跨本体多源异构数据的动作对齐方法（尤其针对人类操作Ego数据与机器人数据之间的动作映射）、跨模态语义联合建模策略，以及基于环境反馈的RL后训练高效微调机制
通过模型结构、训练策略与对齐算法的协同创新，推动自研基座模型在通用操作能力上持续领跑国际权威评测体系
设计面向具身操作基础模型的系统化评测体系，构建涵盖通用能力与专用场景的分层评测框架，实现模型效果的量化评估、失效案例的系统沉淀与能力短板的归因分析
基于评测结果驱动数据补采与模型优化策略的精确定向，形成数据与模型互驱互进的双螺旋迭代机制，增强模型性能在规模化演进中的持续可控性、可预期性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 京东大平台，资源充足，数据场景丰富（物流、零售），能快速积累实际经验
- 具身智能是前沿赛道，技术壁垒高，未来职业空间广阔
- 团队属于探索研究院，研究氛围浓厚，有发表顶会成果的机会
- 技术难度极大，涉及跨学科知识（机器人、CV、NLP、强化学习），学习曲线陡峭
- 数据采集和真机部署成本高，工程落地周期长，需要耐心和抗压能力
- 岗位竞争激烈，要求有完整的项目经验，对无经验者不友好
- 适合有扎实机器学习背景、热爱机器人技术、愿意攻克工程和研究难题的技术型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向具身智能算法专家或技术负责人方向发展，主导核心算法突破
- 可转向机器人全栈研发，结合业务场景解决实际问题
- 在京东体系内晋升为技术Leader或研究员，推动行业标准制定
- 负责构建具身智能的数据闭环系统，包括数据采集、清洗、对齐和质检，确保数据质量
- 优化视觉-语言-动作模型的训练流程，重点攻克跨本体动作映射和跨模态语义联合建模
- 设计系统化评测体系，通过反馈驱动数据补采和模型迭代，提升模型泛化能力
- 精通具身智能数据闭环建设，熟悉全链路流程
- 掌握视觉-语言-动作模型（VLA）算法，具备强化学习后训练经验
- 有真机部署和工程化落地经验，了解异步推理、RTC等优化策略
申请策略
- 了解京东在物流和零售领域的机器人应用场景，在面试中体现业务理解
- 准备一个完整的项目案例，展示从数据到模型到部署的全流程思考
- 突出具身智能或机器人相关的项目经历，尤其是数据闭环和模型部署经验
- 强调强化学习、VLA模型、多模态对齐等算法细节，展示技术深度
- 如果有真机部署或规模化应用案例，务必详细描述
- 补充强化学习（特别是RLHF）和机器人运动规划知识
- 学习常用机器人仿真平台（如Isaac Sim、MuJoCo）和部署工具（如ONNX、TensorRT）
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出系统化思维和工程落地能力
- 技术对比：针对问题提出多种方案并权衡利弊，展示技术广度
- 强调闭环：回答时体现从数据到模型到评测的迭代思维，符合岗位要求
- 请描述你构建过的一个数据闭环系统，包括数据采集、清洗、对齐和质检流程
- 如何在多源异构数据（人类操作Ego数据 vs 机器人遥操作数据）中实现动作对齐？
- 针对具身操作模型，你如何设计评测体系来量化能力短板？
- 请举例说明你如何通过模型结构或训练策略创新解决实际部署中的延迟问题
- 你对具身智能的未来发展趋势怎么看？京东在此领域的优势在哪里？
职位点评
71
综合评分
大厂前沿技术岗，发展性强，薪资好，但工作强度未知，适合技术追求者。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术前沿和职业成长，能接受一定工作压力，对具身智能有热情的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
京东是大厂，薪资有竞争力，但JD未明确具体福利，且技术岗薪资通常较高，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
85较高
岗位处于具身智能前沿，技术挑战大，能深度参与模型和数据协同创新，发展性很强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈具身智能、视觉-语言-动作模型、强化学习、跨模态建模
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，地点北京，未提及弹性或WLB，工作强度可能较大，生活方式满足度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
具身智能是高速增长赛道，岗位致力于技术突破与业务绑定，但社会影响力中性，意义感较好。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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