百度公有云具身大模型研发工程师（J100650）

优缺点分析

角色解读

• 从具身大模型研发工程师起步，可深入前沿算法研究，成为具身智能领域的专家
• 可在百度内部转岗至其他AI方向或晋升为技术主管，带领团队
• 具身智能是未来AI的重要方向，外部机会也很多
• 负责通用具身大模型的训练与迭代，包括VLA、World Model等方向的预训练、微调和效果优化
• 参与具身大模型在感知、理解、规划、动作生成等任务中的算法研发，推动模型在机器人上的应用
• 建设具身相关数据与评测体系，处理仿真、真机、egocentric数据，并优化分布式训练系统
• 熟悉LLM、VLM、VLA等至少一种模型体系，掌握其训练范式
• 具备多模态模型训练经验，了解Transformer、Diffusion Policy等方法
• 了解分布式训练、机器人控制、强化学习或sim2real迁移等技术
• 对具身智能充满热情，具备良好的工程实践能力

申请策略

• 百度内部竞争激烈，建议关注岗位J100650的具体要求，定制化准备
• 沟通中表达你对具身智能产业的热情和长期规划
• 突出你在多模态模型训练方面的项目经验，尤其是预训练、微调和评测
• 如果有机器人相关项目、分布式训练优化或sim2real经验，务必强调
• 展示你对LLM、VLA等模型体系的理解，可结合论文或开源项目
• 补强几何深度学习、Transformer、Diffusion模型相关技术
• 了解具身智能领域的最新论文，如RT系列、PaLM-E等
• 学习分布式训练框架（如Megatron、DeepSpeed）的实践

面试指南

• 用STAR法则描述项目经验，突出你的具体贡献和量化结果
• 结合最新论文和技术趋势，展现你的知识宽度
• 对于开放性问题，先阐述观点，再用例子支撑
• 请介绍你做过的一个多模态模型训练项目，包括技术选型和效果优化
• 如何看待VLA模型在机器人控制中的挑战？
• 如何设计一个高效的分布式训练方案来处理大规模数据？
• 你对具身智能的未来发展有何见解？
• 复习大模型训练的基础知识，包括注意力机制、优化器、分布式并行策略