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大模型算法工程师-VLA方向（顺丰科技）
大模型算法工程师-VLA方向（顺丰科技）
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
3D视觉
Ros
Vla
仿真环境
大模型
室内导航
算法优化
机器人大模型
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
物流科技前沿岗位、技术挑战大、平台资源好，适合追求技术深度的校招候选人，办公灵活性需进一步确认。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
20K
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
80 个在招
市场机会
选择面较广
深圳 · 机器学习工程 · 57 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是顺丰科技面向2027届校招生的算法工程师岗位，专注于视觉语言动作（VLA）大模型在物流场景的应用
你将负责机器人大模型和室内语义导航算法的具体实现，并构建面向物流作业场景的VLA数据集与仿真环境，推动智能物流机器人技术的发展
最低要求
届本科及以上学历毕业生，人工智能、模式识别或计算机相关专业优先
数学基础扎实，熟悉概率统计和机器学习相关的理论体系
熟悉主流3D视觉相关算法及算法库
具备VLA/VLM/LLM等大模型网络设计、调参和优化经验
熟悉ROS及机器人训练仿真环境软件，具有从仿真环境到物理环境迁移项目经验
在顶级学术会议期刊发表过相关论文者优先考虑
工作职责
负责机器人大模型和室内语义导航相关算法模块的具体实现
构建面向物流作业场景的VLA数据集与仿真环境
优先资格
在顶级学术会议期刊发表过相关论文者优先考虑
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性极强：直接参与将最热门的VLA大模型技术应用于实际工业场景，技术积累价值高
- 场景数据丰富：背靠顺丰庞大的物流网络，拥有海量真实数据与丰富的测试场景
- 公司平台大：作为行业巨头，资源充足，项目落地可能性高，能提供稳定的研发支持
- 业务结合要求紧：需要深刻理解物流作业（如分拣、搬运）的具体约束，确保算法在实际场景中可靠有效
- 工作环境要求：算法开发与调试可能需要频繁进入仓库、分拣中心等真实作业环境
- 适合对机器人、人工智能尤其是多模态大模型有强烈兴趣，具备扎实CS/AI基础，并渴望将前沿技术应用于解决复杂实际问题的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 技术难度高：VLA是快速发展的交叉领域，从算法设计、数据构建到仿真迁移，每个环节都具有挑战性
角色解读
- 技术专家路线：在VLA或机器人感知决策领域持续深耕，成为领域内技术权威
- 研发管理路线：从算法开发逐步走向团队技术负责人或项目经理，主导复杂机器人系统研发
- 行业应用专家：深入物流自动化场景，成为连接前沿算法与具体落地应用的桥梁型专家
- 开发与实现用于物流机器人的视觉语言动作（VLA）大模型算法
- 专注于室内环境的语义理解与导航算法研发，使机器人能理解并执行复杂指令
- 构建高质量的VLA训练数据集和高保真的仿真环境，用于算法的迭代与测试
- 扎实的机器学习、概率统计数学基础与算法设计能力
- 精通3D视觉算法（如点云处理、SLAM）及相关开源框架
- 具备大语言模型（LLM）或多模态大模型（VLM/VLA）的调优与部署实战经验
- 熟悉ROS机器人操作系统及机器人仿真平台（如Isaac Sim, Gazebo）
申请策略
- 在简历和面试中，尝试将你的技术经历与“物流自动化”这一具体场景联系起来，体现业务理解潜力
- 了解顺丰在科技、自动化、机器人方面的公开信息与战略方向，展示你对加入团队的诚意与思考
- 突出与VLA/VLM/3D视觉/机器人相关的课程设计、竞赛项目或研究课题
- 详细描述在仿真环境（如ROS, Isaac Sim）中进行算法开发与迁移的项目经验
- 如有，列出在CVPR、ICRA、RSS等顶级会议/期刊的论文发表情况
- 展示良好的数学功底，如相关课程高分成绩或数学建模竞赛经历
- 系统学习并实践VLA相关开源项目（如RT-2, SayCan）及其代码
- 深入学习机器人学与3D视觉的核心算法（如点云处理、视觉里程计、SLAM）
面试指南
- 对于技术概念题，采用“定义-原理-对比-应用”的结构进行阐述，并尽量结合物流场景举例
- 对于项目经验题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述，并重点突出技术难点与你的解决方案
- 对于开放设计题，从数据、模型、评估三个维度展开，考虑物流场景的特殊性（如安全性、效率、鲁棒性）
- 请解释一下你理解中的VLA（视觉语言动作）模型，以及它与传统视觉导航方法的关键区别？
- 描述一个你从仿真环境训练算法，并将其迁移到真实物理机器人上的项目经历
- 遇到了哪些主要挑战，如何解决的？
- 如何为物流场景（如仓库货架拣选）构建一个有效的VLA数据集？你会考虑哪些关键因素？
- ROS在机器人开发中的作用是什么？你常用哪些ROS功能包？
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
对于校招岗位，薪资水平预计在市场中具有竞争力，公司规模大提供了较好的保障基础，但具体福利细节未在JD中明确。
薪资信号市场水准 (15K-25K/月)
成长发展
95较高
该岗位处于人工智能与机器人技术的最前沿（VLA大模型），技术挑战性高，且直接应用于核心业务，能提供极佳的技术成长与项目落地机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLA、VLM、LLM、3D视觉、ROS、仿真环境
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作模式未明确提及，推测为现场办公。工作地点在深圳市，但未说明具体区位，通勤便利性待确认。未提及任何与工作生活平衡相关的信号。
工作模式未明确
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
岗位专注于通过前沿AI技术提升物流行业的自动化与智能化水平，具有明确的产业升级与效率提升价值，但未强调更广泛的社会或环境使命。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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