安克创新
机器人专项-世界模型方向
机器人专项-世界模型方向
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市 / 北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Aigc
Pytorch
Rlhf
Vla模型
世界模型
多模态大模型
深度学习
生成式模型
自然语言处理
AI 估算 · 30k–60k
前沿研究岗，技术壁垒高，市场稀缺，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于具身智能领域的世界模型和多模态大模型前沿技术研究，涉及数据建设、模型训练与优化，并推动技术落地到机器人产品中
适合对AI前沿有热情、有扎实深度学习背景的研发人才
最低要求
具备人工智能、计算机视觉、自然语言处理等方向的研究背景
熟悉PyTorch等深度学习框架
了解多模态大模型、世界模型等前沿技术
工作职责
探索研究具身智能领域的多模态大模型、世界模型、生成式模型、AIGC等人工智能前沿技术
探索大规模多模态理解与生成交织的基础模型，并进行极致系统优化;数据建设、指令微调、偏好对齐、RLHF模型优化
提升数据合成、模型推理、规划能力，构建全面客观准确的评测体系，探索提升大模型能力
探索突破包括而不限于多模态大模型、端到端VLA模型、视觉COT与Agent在内的多模态模型、世界模型
通过预训练或SFT，使用生成式模型技术能力对现实世界的各类环境进行建模，提供多模态交互探索的基本能力，推动应用落地，研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术方向，世界模型是AI热点
- 公司为上市科技企业，有资源和平台
- 能接触从研究到落地的全流程
- 团队可能聚集优秀人才
- 技术难度高，需要持续学习
- 研发周期长，短期产出不易
- 竞争激烈，需有很强的动手能力
缺点 / 挑战
- 适合对AI前沿技术有热情、有扎实深度学习背景、愿意挑战高难度研究问题的求职者
角色解读
- 成为AI领域技术专家
- 向高级研究员或首席科学家发展
- 横向拓展到其他机器人或AI方向
- 研究多模态大模型、世界模型等前沿技术
- 进行数据建设、模型训练与优化
- 探索端到端VLA模型、视觉COT与Agent
- 推动AI技术在产品中的应用落地
- 深度学习与大规模模型训练经验
- 多模态理解与生成技术
- RLHF、指令微调等优化方法
- 编程能力及深度学习框架使用
申请策略
- 关注安克创新在机器人方面的布局
- 准备相关技术方案或研究心得
- 突出多模态模型、大模型相关项目经验
- 展示论文或开源贡献
- 强调数据建设和模型优化能力
- 体现对具身智能领域的理解
- 补充世界模型相关知识
- 学习RLHF和相关工具
面试指南
- 阐述项目背景、方法、结果，突出你的贡献
- 结合论文和实践，给出具体评估指标
- 分步骤说明RLHF流程
- 从数据、模型、优化等方面回答
- 请介绍你做过的一个多模态模型项目
- 如何评估世界模型的性能？
- 谈谈你对RLHF的理解
- 如何处理大规模数据训练？
职位点评
68
综合评分
前沿AI研究岗，技术成长空间大，但工作生活平衡一般。
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
适合追求技术成长、不介意工作地点和强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
65中等
深圳/北京岗位，大型上市企业，薪资属市场偏高，有完善福利，但未明确具体薪资。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
90较高
涉及世界模型等前沿技术，能够快速积累经验，有良好的发展前景。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、世界模型、生成式模型、AIGC、RLHF、VLA模型、COT
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
现场办公，未说明弹性工作，可能强度较高。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
世界模型和具身智能方向有望推动机器人产业发展，具有一定社会意义。
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）
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