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高德-具身大模型算法（VLA移动操控方向）-具身业务部
高德-具身大模型算法（VLA移动操控方向）-具身业务部
发布于 大约 10 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
硕士
研究与开发 (研发)
Isaaclab
Ppo
Ros/Ros2
Sac
Sim2Real
Vla
Wbc
具身智能
模仿学习
AI 估算 · 35k–60k
北京头部互联网公司、高学历要求、AI前沿岗位，薪资竞争力强，硕士3年经验一般在35-60k/月。
职位详情
关于这个职位
这是一个前沿的具身智能算法岗位，专注于研发VLA（视觉-语言-动作）大模型，用于真实机器人的移动操控
你将负责从算法设计到仿真和真机部署的全流程，解决长时序、多阶段、强约束的移动操作任务
适合对机器人学习、深度强化学习有深入经验，希望在AI与物理世界交互领域深耕的算法工程师
最低要求
计算机视觉、机器人学、控制、自动化、计算机等相关专业 硕士及以上学历，了解Robotics Learning相关方法，深入理解机器人运动学与动力学
具备基于VLA范式在机器人场景的研发经验，熟悉主流开源框架/方案，对桌面操作/移动操作等任务有深入具体理解，熟悉常见的操作数据采集方法，有数据管线搭建、数据处理、模型训练、微调、评测、部署调试等全流程经验
精通深度强化学习（PPO/SAC/DDPG/MAPPO）和模仿学习相关方法，熟悉IsaacLab/Mujoco等仿真环境，有大规模并行训练经验，熟悉策略蒸馏、课程学习等技术，了解Sim2Real常见手段
熟练掌握 ROS / ROS2，具备真机调试与现场问题解决经验
具备良好的逻辑分析能力、学习能力、沟通能力及团队协作精神
工作职责
负责面向真实机器人的具身智能算法研发，覆盖VLA全身操控大模型、多模态感知大模型、人机交互大模型等具身关键问题
需要能将算法落到仿真—真机闭环，并与硬件、数据团队协同推动功能落地
VLA全身操控大模型: 研发以 VLA + WBC为范式的移动操作联合大模型，面向室内外复杂场景，支撑长时序、多阶段、强约束的具身移动操作任务
操作能力需要解决数据构建与规模化采集、少样本/跨场景泛化与Sim2Real一致性优化等问题，在控制侧联合解决全身运动与操作协同约束、动态避障、平衡与抗扰、实时性与安全等问题，形成可评测、可实机稳定运行的端到端或分层式系统
优先资格
在CVPR/ECCV/ICRA/IROS/NeurIPS等顶会发表过运动控制相关论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 站在具身智能前沿，技术含量高，成长空间大
- 背靠阿里集团，资源丰富，有真实机器人应用场景
- 团队汇聚各领域顶尖人才，学习氛围浓厚
- 算法落地难度大，需要解决Sim2Real、实时控制等复杂问题
- 对跨领域知识要求多，需要同时精通视觉、控制、强化学习
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较高，需要频繁进行真机调试和实验迭代
- 适合有扎实机器人学习背景、热爱挑战、希望在具身智能领域深耕的算法工程师
角色解读
- 从算法工程师向具身智能领域专家发展，主导核心模型架构设计
- 可晋升为技术带头人（Tech Lead）或团队主管，负责方向规划
- 有机会参与顶级学术会议并发表论文，扩大行业影响力
- 研发VLA（视觉-语言-动作）大模型，实现机器人的全身移动操控，支持长时序复杂任务
- 搭建数据管线，进行数据采集、处理、模型训练、微调和仿真到真机的部署调试
- 与硬件和数据团队协作，确保算法在真实机器人上稳定运行
- 精通深度强化学习和模仿学习，熟悉PPO、SAC等主流算法
- 掌握ROS/ROS2，具备真机调试经验
- 熟悉VLA相关框架和Sim2Real技术
申请策略
- 关注高德在地图和机器人领域的战略布局，了解其产品方向
- 准备一个端到端机器人操控的demo或技术方案
- 突出VLA或机器人相关项目经验，特别是从仿真到真机的全流程
- 强调深度强化学习算法落地案例，包括并行训练、Sim2Real等
- 列出ROS和真机调试的具体经验
- 补充IsaacLab或Mujoco仿真环境的使用经验
- 学习WBC（全身控制）和运动学/动力学的深入知识
面试指南
- 用STAR法则描述项目：背景、任务、行动、结果，突出技术难点和你的贡献
- 对比算法优劣时，从样本效率、稳定性、探索能力等角度展开
- 针对Sim2Real，提到域随机化、系统辨识、迁移学习等方法
- 请讲述一个你使用VLA模型实现机器人操控的项目
- PPO和SAC算法在机器人控制中如何选择？如何处理动作空间连续的问题？
- Sim2Real中常见的域鸿沟有哪些？你是如何解决的？
- 如何设计一个长时序移动操作任务的数据采集方案？
- ROS2中如何实现实时运动控制? 遇到过哪些挑战？
职位点评
72
综合评分
高德具身智能算法岗，前沿VLA技术，高成长性，工作强度大，现场办公。
更适合这类人
最适合以技术成长和前沿探索为核心驱动的求职者，愿意为高价值技术投入时间。
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95
工作生活40
使命价值85
薪资福利
70中等
岗位薪资在北京属于中上水平，但未在JD中明确福利和具体薪资，面议可能性大。
薪资信号面议 (35K-60K/月)
成长发展
95较高
该岗位属于前沿技术领域，VLA、强化学习等技能成长空间巨大，团队资源丰富，但JD未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLA、深度强化学习、PPO、SAC、ROS/ROS2、WBC、Sim2Real、IsaacLab、Mujoco
业务类型profit_center
工作生活
40较低
北京现场办公，未提及弹性工作或远程，互联网大厂通常工作强度较高。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
具身智能是AI与物理世界交互的前沿方向，对社会未来有较大正向影响，但JD未明确使命愿景。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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