【研发中心】2027届具身智能算法工程师(J24413)

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师起步，逐步成长为具身智能领域的专家，主导核心算法研发
• 可向技术管理方向发展，带领团队负责机器人产品线的算法落地
• 随着具身智能行业爆发，有机会跳槽至头部机器人公司或创业，获得更高发展空间
• 构建具身智能数据闭环系统，包括数据采集、标注、清洗和存储，确保模型在真机环境中持续迭代
• 设计并训练基于多模态大模型的机器人控制算法，包括SFT和RL后训练，并进行真机验证
• 跟进前沿技术，如VLA+RL、World Model，预研和评估其在机器人领域的应用
• 负责算法在机器人产品中的工程化集成，优化软硬件架构，确保稳定性和安全性
• 扎实的计算机、自动化或人工智能理论基础，熟悉机器人运动学和动力学
• 熟悉深度强化学习算法（如PPO、SAC）和模仿学习算法（如ACT、DP），并能实际应用
• 精通C++和Python，熟悉PyTorch或TensorFlow，了解ROS中间件
• 掌握分布式训练框架和大模型微调技术，具备云端大规模数据处理能力

申请策略

• 关注大华股份在具身智能领域的产品布局，了解其机器人产品线，在面试中展现对业务的了解
• 准备一个完整的项目案例，展示从算法设计到真机部署的完整流程，体现工程化能力
• 突出机器人相关项目经验，如机器人控制、仿真或真机部署，强调实际成果
• 展示深度强化学习和模仿学习算法的应用案例，如PPO、ACT等，体现算法能力
• 强调编程技能，尤其是C++和Python，以及PyTorch框架的使用经验
• 如有大模型训练或分布式训练经验，务必突出，这是加分项
• 学习机器人仿真软件（如Mujoco、Isaac Sim），并动手实践仿真环境中的算法验证
• 熟悉ROS中间件，了解机器人系统架构，可通过开源项目或在线课程快速入门

面试指南

• 对于项目经验问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出个人贡献和量化成果
• 对于算法选择问题，先分析问题特点（如连续动作空间、样本效率），再对比算法优缺点，最后给出选择依据
• 对于工程化问题，强调系统性思维，从数据、模型、部署、安全等角度全面考虑
• 请介绍你在机器人控制或强化学习方面的项目经验，遇到的主要挑战及解决方案
• 如何设计一个数据闭环系统来持续提升机器人模型的性能？
• 在真机部署时，如何解决仿真与真实环境的差距（sim-to-real gap）？
• 你如何选择强化学习算法（如PPO vs SAC）？请结合具体场景说明
• 如何确保机器人在算法失效或传感器异常时的安全性？