安克创新
机器人AI算法工程师（博士）
机器人AI算法工程师（博士）
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
博士
研究与开发 (研发)
Llm
Vlm
图像分割
大模型
强化学习
机器人
深度学习
目标检测
计算机视觉
AI 估算 · 30k–50k
博士学历+AI大模型方向稀缺人才，深圳一线城市，薪资竞争力强，公司上市规模大，月薪30-50k合理。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于机器人AI算法的研发，尤其是视觉-语言大模型在通用障碍物避障、导航与路径规划中的应用
你将负责端到端模型、VLM等前沿技术的落地，参与大模型预训练、对齐和微调，并跟踪AI大模型领域最新进展
适合具有计算机视觉、深度学习研究背景的博士，渴望将AI大模型应用于实际机器人系统
最低要求
计算机、数学、电子工程、软件工程等相关专业，研究方向为计算机视觉、大模型等人工智能方向
熟悉目标检测、图像分割、视频理解、VQA等一个或多个技术领域知识，具有跨模态算法的研究经验，对多模态落地具有强烈的热情
熟悉主流LLM/VLM/VLA基座模型，掌握Prompt与SFT的原理和应用，熟悉模型学习、强化学习等
在CVPR/ICCV/ECCV/NeurPS/ICLR/ICRA等顶会或期刊有相关论文发表
工作职责
负责视觉-语言大模型在通用障碍物避障、导航与路径规划中的关键算法的研发与实现
参与模块化端到端、VLM端到端等技术应用研究，推动其在机器人系统中的落地
参与大模型预训练、对齐和微调等工作，跟踪AI大模型领域最新研究成果，并将其应用于实际项目中
深入研究深度学习、强化学习最新进展，探索其在多模态数据融合下的应用与优化
优先资格
参与过扫地机、机器人、自动驾驶等相关课题的研究
具有机器人等领域的算法开发经验，或者在相关竞赛中取得优异成绩，或者参与过大型开源项目
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦AI大模型在机器人领域的落地，技术前沿且应用前景广阔
- 安克创新为大型上市企业，平台稳定，资源充足，有成熟的产品化经验
- 博士学历要求，团队学术氛围浓厚，有机会接触最前沿的研究方向
- 深圳作为科技创新中心，行业资源丰富，职业发展空间大
- 博士门槛高，竞争激烈，需要较强的算法创新和论文发表能力
- 机器人领域算法研发周期较长，需耐心和持续学习能力
- 该职位适合具有计算机视觉和深度学习背景的博士，对多模态大模型落地充满热情，希望在机器人领域做出突破性成果的求职者
缺点 / 挑战
- 大模型研发对计算资源要求高，可能面临工程化落地的压力
角色解读
- 成长为机器人AI领域的专家，主导核心算法研发
- 向技术负责人或架构师方向发展，带领团队实现技术突破
- 可向通用AI或自动驾驶等更广阔领域拓展
- 研发视觉-语言大模型（VLM）用于机器人障碍物避障、导航与路径规划
- 参与模块化端到端、VLM端到端等前沿技术的应用研究与落地
- 负责大模型预训练、对齐（Alignment）和微调（SFT），跟踪AI大模型最新进展
- 探索深度学习、强化学习在多模态数据融合中的优化与应用
- 扎实的计算机视觉基础，熟悉目标检测、图像分割、视频理解等技术
- 深入理解主流LLM/VLM/VLA基座模型，掌握Prompt Engineering和SFT
- 熟悉深度学习框架（如PyTorch）和强化学习算法
- 有顶级会议（CVPR/ICCV/NeurIPS等）论文发表经验
申请策略
- 针对安克创新的产品线（如扫地机器人）调整简历，突出相关应用场景
- 提前了解公司研发方向和团队成果，展示你对业务的兴趣
- 突出顶会论文（CVPR/ICCV/NeurIPS等），说明具体贡献和创新点
- 强调多模态或大模型相关项目经验，展示从研究到落地的能力
- 列出机器人、自动驾驶或扫地机等相关课题的研究经历
- 提及参与的竞赛成绩或开源项目贡献
- 深入掌握当前主流VLM/VLA模型（如CLIP、LLaVA、RT-2等）的架构和训练方法
- 补充强化学习在路径规划中的应用知识，如RLHF、PPO等
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术原创性和工程能力
- 问题拆解：先明确问题核心，再分模块给出解决方案，结合最新文献
- 对比分析：比较不同方法的优劣，体现深度思考
- 请介绍你在大模型或多模态领域的一个代表性工作，包括创新点和实验细节
- 如何将视觉-语言大模型应用于机器人避障？请设计一个技术方案
- 解释SFT和RLHF的原理，并说明它们在机器人任务中的适用性
- 你在论文中遇到的挑战是什么？如何解决的？
- 谈谈对端到端模型在机器人导航中优缺点的理解
职位点评
71
综合评分
博士级AI算法岗，技术前沿、成长快，但工作强度可能较高，WLB一般。
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
适合追求技术前沿、渴望在AI大模型和机器人领域快速成长的求职者，对工作强度有一定承受力。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
75中等
博士岗位薪资竞争力强，但JD未披露具体薪资和福利，需在面试中确认。安克创新上市大公司，福利体系相对完善。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿AI大模型技术，有顶会论文要求，技术成长空间极大。公司上市，研发投入高，有机会参与从研究到落地的完整过程。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLM、LLM、深度学习、强化学习、多模态
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，深圳科技园工作强度可能较大，JD未提及弹性工时或WLB，需做好较高工作投入的准备。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
机器人AI技术对行业有较大推动力，但JD未强调社会使命感。安克创新作为消费电子公司，产品直接提升用户体验，有一定正面影响。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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