蚂蚁集团
蚂蚁集团-具身模型算法工程师-具身智能方向
蚂蚁集团-具身模型算法工程师-具身智能方向
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Pytorch
Ros
Tensorflow
Vla
多模态
大模型
强化学习
机器人
模仿学习
AI 估算 · 35k–60k
资深算法岗，上海大厂，技术壁垒高，薪资竞争力强，月薪3.5-6万合理。
职位详情
关于这个职位
该职位负责机器人VLA大模型的全链路研发，涵盖数据处理、模型预训练、后训练和真机部署
你将主导大规模机器人数据集建设，优化端到端模型训练，并持续跟进具身智能前沿技术，推动产品落地
适合深耕具身智能和强化学习领域的算法工程师
最低要求
必备条件专业背景：计算机、自动化、机器人或相关专业硕士及以上学历
核心技能：
（1）深入理解机器人模仿学习（Imitation Learning）和强化学习（RL/RLHF）理论
（2）具备大规模机器人预训练模型或真机RL后训练的实际落地经验
（3）熟悉主流VLA架构（π系列, Gr00T, ACT, Diffusion Policy等）及其技术原理
（4）熟悉主流机器人构型（方舟，松灵，franka，UR，非夕等）
技术栈：
（1）精通PyTorch/TensorFlow等深度学习框架
（2）熟悉ROS/MuJoCo/Isaac等机器人仿真和控制技术栈
（3）具备优秀的工程实践能力和代码规范意识
工作职责
核心模型研发：负责机器人VLA大模型的全链路研发，包括数据处理、模型预训练、后训练优化及真机部署，确保模型在实际场景中的高效性和准确性
数据工程建设：主导大规模机器人数据集的采集、清洗、标注和管理工作，构建高质量的多模态数据pipeline，为模型预训练提供坚实基础
端到端模型训练：参与VLA模型的预训练架构设计，并负责真机环境下的强化学习后训练，实现在线学习能力提升
前沿技术跟踪：持续跟踪具身智能和VLA领域的前沿进展（包括最新论文、开源项目等），快速验证并将先进技术落地到产品中，推动模型性能持续迭代
优先资格
【加分项】
（1）在顶级会议发表论文（CoRL, RSS, ICRA, IROS, NeurIPS, ICLR, CVPR, ICCV等）
（2）具有具身智能、多模态大模型或机器人操作相关项目经验
（3）有开源项目贡献或技术竞赛获奖经历
（4）熟悉工业机器人或服务机器人实际应用场景
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 蚂蚁集团平台大，资源丰富，该岗位处于具身智能前沿，技术含量高
- 接触VLA大模型全链路，覆盖数据处理、训练、部署，综合能力提升快
- 薪资有竞争力，蚂蚁集团福利较完善
- 优秀团队和学术氛围，有发论文和顶会交流机会
- 对综合能力要求高，需兼顾算法、工程和机器人硬件知识，学习曲线陡峭
- 竞争激烈，需要持续跟踪前沿，不断迭代技术
缺点 / 挑战
- 具身智能技术尚在探索期，模型落地难度大，可能面临长期攻关压力
- 适合对具身智能和VLA有强烈兴趣，具备扎实机器学习和强化学习功底，喜欢挑战高难度技术问题的算法工程师
角色解读
- 从算法工程师晋升为技术专家或团队负责人，负责更大规模模型的研发
- 向具身智能领域深入发展，成为VLA方向的核心技术骨干，参与前沿研究
- 横向拓展至多模态大模型或机器人产品落地，成为复合型专家
- 负责机器人VLA大模型的数据处理、预训练、后训练和真机部署全流程，提升模型在真实场景的表现
- 搭建和维护大规模多模态数据pipeline，包括数据采集、清洗、标注和管理
- 设计并实施真机强化学习后训练，实现模型在线学习和性能迭代
- 关注CoRL、RSS等前沿会议和开源项目，快速验证新技术并落地
- 深入掌握模仿学习和强化学习理论，具备RL/RLHF实战经验
- 熟悉主流VLA架构和机器人构型，能独立完成模型设计和训练
- 精通PyTorch/TensorFlow，熟悉ROS/MuJoCo/Isaac等仿真工具，工程能力强
- 对数据敏感，能构建高质量数据pipeline，有良好的代码规范和工程实践
申请策略
- 研究蚂蚁集团在具身智能领域的业务布局，了解当前产品方向，在面试中展现契合度
- 准备好讲解一个完整的项目，从问题定义、数据处理到模型部署的决策过程
- 突出VLA/具身智能相关项目经验，尤其是大规模模型训练或真机RL经历
- 详细描述你处理多模态数据 pipeline 和优化工程效率的案例
- 列出发表的顶会论文、开源项目贡献或竞赛获奖，增强学术背景
- 强调对机器人构型、仿真工具的熟练程度，体现动手能力
- 补充强化学习理论和RLHF实战，可动手复现PPO、DPO等算法
- 学习主流VLA框架和开源代码，如OpenVLA、Gr00T等，并了解其设计思路
面试指南
- 采用STAR法则：背景-任务-行动-结果，突出量化指标和你的思考
- 展示技术深度：从原理、实现细节到工程权衡，体现系统性理解
- 结合你的实践和前沿研究，表达个人观点和判断依据
- 你如何设计一个VLA模型的数据采集和清洗方案？
- 请详细讲解你过去做过的真机RL后训练项目，遇到的挑战及解决方案
- 比较一下Diffusion Policy和Action Chunking的优劣，你如何选择？
- 在模型部署到真机时，如何平衡延迟和精确度？
- 你如何看待具身智能未来的发展方向？
职位点评
71
综合评分
蚂蚁集团具身智能算法岗，前沿VLA技术，薪资有竞争力，但工作强度和WLB未知。
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
适合追求前沿技术突破、渴望高成长性的算法工程师，愿意接受高强度挑战。
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90
工作生活40
使命价值85
薪资福利
70中等
蚂蚁集团平台大，薪资竞争力强，但JD中未披露具体薪资和福利，稳定性较好。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿VLA技术，承担核心研发任务，技能成长和职业发展空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLA、大模型、模仿学习、强化学习、PyTorch、ROS、MuJoCo、Isaac、多模态
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
工作地点为上海，未提及弹性办公或WLB政策，高强度研发岗位可能压力较大。
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
85较高
具身智能是当前高速增长赛道，岗位具有前沿创新性，虽未提及明确社会价值，但技术意义重大。
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）
蚂蚁集团 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs