具身算法工程师/专家

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕方向：从模型训练到架构创新，成为具身智能领域的技术专家或首席科学家
• 管理方向：带领团队负责完整模型研发链路，晋升为算法团队负责人或技术总监
• 横向发展：转向机器人系统集成、产品化落地或创业，利用技术背景切入机器人行业核心
• 研发具身智能基础模型，涉及VLM/VLA/VideoGen的预训练、后训练和强化学习，目标是打造跨平台的通用机器人模型
• 设计多模态模型结构，融合图像、视频、语言、触觉等多种信息，提升机器人的理解和执行能力
• 探索数据配方与scaling law，构建训练-评测迭代闭环，推动模型在复杂长时序任务中的成功率与鲁棒性
• 与数据、系统、仿真、硬件团队紧密协作，完成模型的训练、部署和落地，并撰写技术文档与学术论文
• 扎实的大模型训练经验，包括预训练和后训练，深入理解LLM/VLM/VLA/VideoGen原理
• 强化学习实操能力，熟悉PPO、SAC等算法，有Online/Offline RL实践经验
• 熟练使用PyTorch，具备大规模分布式训练经验（如DeepSpeed、Megatron等）
• 对主流VLA路线（如π系列）有跟进或复现经验，具备顶会论文或同等研究能力更佳

申请策略

• 在简历和面试中展示对具身智能领域的深刻理解，特别是scaling law和数据配方的思考
• 关注公司近期发表的技术博客或论文，在面试中结合自身经验讨论技术方向
• 突出大模型预训练/后训练的完整项目经验，尤其是VLM或VLA相关，详细描述模型架构和训练策略
• 强调强化学习应用案例，包括算法选择、奖励设计、训练效果等，优先展示Online/Offline RL实战
• 列出顶会论文或开源贡献，并阐述在机器人/AI领域的创新点与影响力
• 体现分布式训练经验，如使用的框架（DeepSpeed、Megatron）、集群规模、训练优化技巧等
• 若缺乏VLA经验，可自行复现主流VLA模型（如RT-2、π系列等），并记录复现过程和改进之处
• 深入学习分布式训练工具如DeepSpeed、Megatron-LM，并尝试在个人项目中使用

面试指南

• STAR法则：描述情境（项目背景）、任务（目标）、行动（你的具体工作）、结果（量化成果或经验总结）
• 对比分析法：对于技术选型问题，先阐述不同方法的原理，再结合项目需求说明选择理由
• 问题拆解法：对于开放性问题，先分解为子问题，再逐一给出思路或假设，体现系统性思考
• 请描述你参与过的一个大模型预训练/后训练项目，包括模型结构、训练策略和遇到的挑战
• 强化学习中PPO和SAC的主要区别是什么？在机器人任务中如何选择？
• 如何设计多模态模型以融合图像和语言信息？请给出一个具体方案
• 大规模分布式训练中如何优化通信效率？你使用过哪些框架和技巧？
• 你如何看待当前VLA路线的优势和局限？未来可能的改进方向有哪些？