安克创新
具身智能-认知智能体
具身智能-认知智能体
发布于 大约 10 小时前基层主管/组长
深圳市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Pytorch
Ros2
Slam
Tensorflow
Vla
Vlm
多模态
大模型
强化学习
AI 估算 · 30k–60k
上市大厂高级算法岗，具身智能稀缺人才，薪资市场高位，深圳/上海水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责安克创新具身智能机器人的核心算法研发，包括基于大模型的认知决策、自主导航和端到端感知
你将深入VLM/VLA、强化学习、SLAM等前沿技术，推动四足/人形机器人的智能化升级，工作地点在深圳或上海
最低要求
人工智能、计算机、机器人、自动驾驶、自然语言处理等相关专业硕士或博士学位
有如下某个方向研究经验：a. 熟练掌握主流LLM技术（Bert、GPT、Llama、transformer等），有VLM模型（Llava、QwenVL等）、VLA（action token）模型应用经验，熟悉生成式AI技术（diffusion）
b. 有量产动静态环境感知或表征经验，熟悉BEV、Sparse、SAM、VIT、CLIP、DINO
c. 具备多模态数据融合（文+视+听）研发经验
d. 掌握主流的具身大模型技术（RT2, π系列、OpenVLA、ACT、Diffusion Policy）
熟练掌握大模型领域训练、微调方法（LoRA/P-tuning等）、RL方法（PPO/DPO/GRPO、A3C等）
熟悉模型轻量化技术（剪枝、蒸馏、量化等）
掌握大模型的分布式训练框架
熟练使用PyTorch/TensorFlow深度学习框架，熟练使用Python/C++语言编程，有实际项目开发经验
有ROS2/DDS下的开发经验，能够在Linux环境下独立进行开发和调试
工作职责
研究应用大模型实现四足、人形机器人的复杂认知能力，包括：语音交互、场景理解、行为决策推理与动作规划，长程任务规划等
实现基于视觉、深度等的环境感知与3D空间表征，人脸人形识别、人体姿态估计等，实现精准的空间推理及action model动作轨迹规划
开发适配大模型VLM/VLA的场景表征/对齐技术和场景语义识别
训练图像/视频与文本融合的多模态理解大模型，提升模型的跨模态理解能力
设计构建模型训练数据集和标注方法，支持大批量自动化的标注构建
负责基模型的领域预训练，模型微调SFT、强化学习（RLHF）训练，提升夸任务的泛化性能，开发高效的模型评测方法提高迭代效率
解决模型评测/部署/真机测试中的问题，满足项目交付指标要求
跟踪前沿技术方案，持续迭代升级方案
优先资格
有智能驾驶、具身智能、CV等领域实际的大模型系统或相关开发经验者优先
在机器人顶会（SR/IJRR/TRO/RSS/ICRA/IROS等）或AI顶会（CVPR/NeurIPS/ICML/ICLR等）发表论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处具身智能这一前沿赛道，技术壁垒高，未来发展空间广阔
- 安克创新作为上市大厂，资源丰富，项目落地机会多，能积累实际的机器人量产经验
- 团队专业，涉及多领域（视觉、语言、强化学习等），可快速提升综合能力
- 薪资待遇优厚，大公司福利完善
- 技术难度高，需要同时掌握大模型、机器人、感知等多领域知识，学习曲线陡峭
- 工作强度可能较大，涉及真机测试和项目交付，需要较强的抗压能力
缺点 / 挑战
- 竞争激烈，要求发表顶会论文或具备量产经验，门槛较高
- 适合具备扎实AI和机器人背景、热爱前沿技术、渴望挑战和高成长的算法工程师，尤其是有大模型或自动驾驶经验者
角色解读
- 从算法工程师逐步成长为技术专家或团队负责人，领导具身智能核心技术的研发
- 深入机器人+AI交叉领域，积累多模态、自主导航、感知规控等稀缺技能
- 未来可向高级管理岗位发展，如技术总监或首席科学家，主导公司机器人战略
- 研究并应用VLM/VLA大模型，赋予机器人类人的认知能力，如语音交互、场景理解和任务规划
- 开发基于多传感器融合的环境感知与3D空间表征算法，实现精准定位和动作轨迹规划
- 设计和构建大规模训练数据集，进行模型预训练、微调和强化学习，提升模型泛化性能
- 负责算法在真机上的部署和测试，解决实际运行中的问题，确保项目交付
- 扎实的深度学习基础，精通PyTorch/TensorFlow，熟悉大模型架构如Transformer、VLM、VLA
- 熟练掌握大模型训练和微调技术，包括SFT、RLHF、LoRA、PPO等
- 具备机器人领域知识，了解ROS2、SLAM、环境感知、路径规划等
- 优秀的编程能力，熟练使用Python/C++，能在Linux环境下开发
申请策略
- 提前了解安克创新的机器人产品方向，展示对具身智能的热情
- 在面试中准备一个完整的项目案例，从问题定义到模型部署
- 突出大模型相关项目经验，尤其是VLM/VLA、RLHF、模型微调等具体工作
- 展示机器人或自动驾驶领域的实践成果，如SLAM、环境感知、自主导航等
- 强调编程能力和框架使用经验，如PyTorch、ROS2、C++
- 如有顶会论文或专利，务必列出
- 补充强化学习（PPO、DPO等）和模型轻量化技术（蒸馏、量化）
- 熟悉具身大模型框架如RT2、OpenVLA、Diffusion Policy
面试指南
- 对于项目描述题，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，并突出个人贡献
- 对于技术理解题，先阐述概念，再结合具体场景给出应用方案，体现深度
- 对于开放性问题，展示技术视野，同时联系公司实际业务方向
- 请详细描述你参与过的一个VLM/VLA项目，包括模型架构、训练策略和结果
- 如何设计一个数据采集和标注流程，以支持机器人感知模型的训练？
- 谈谈你对RLHF的理解，在机器人任务中如何应用？
- 在真机测试中遇到模型性能不佳，你会如何定位和解决问题？
- 你对当前具身智能的发展趋势有什么看法？
职位点评
71
综合评分
前沿技术、高成长、好薪资，但现场办公且节奏较快。
更适合这类人
最适合追求技术成长和前沿挑战的求职者，愿意投入时间学习尖端技术，对工作生活平衡要求不高。
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
薪资未披露但上市大厂通常有竞争力，福利较好，但工作强度可能高，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
90较高
该职位涉及最前沿的具身智能技术，能深入大模型、机器人、多模态等核心领域，成长空间极大，发展性突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLM、VLA、LLM、强化学习、SLAM、多模态、PyTorch、ROS2
成长机会跟踪前沿技术方案、持续迭代升级方案
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
需要现场办公，且可能涉及真机测试和项目交付，工作节奏较快，WLB一般。
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
85较高
具身智能是新兴高科技领域，社会影响力大，能推动机器人技术进步，意义感强。
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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