智元机器人
算法总监
算法总监
发布于 1 天前中层管理(经理/总监)
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Autogpt
Deepspeed
Motiongpt
Prompt Engineering
Pytorch
大模型
机器人
生成式Ai
Llama2
AI 估算 · 50k–80k
算法总监岗位稀缺，要求深厚AI技术栈和团队管理能力，市场竞争力强，薪资水平较高。
职位详情
关于这个职位
作为算法总监，你将领导团队探索生成式AI在科学智能与机器人领域的应用，设计和优化大模型，推动Text2Motion、AIGC等前沿技术落地
这个职位适合具备深厚AI背景和团队管理经验的技术专家，能够从0到1构建算法方案并带领团队实现突破
最低要求
计算机科学、人工智能、自然语言处理、自动化等相关领域硕士或博士学位
精通 Python 编程语言，熟悉 Transformer 架构、PyTorch 或 DeepSpeed 等深度学习框架
掌握生成式大模型的基本原理，熟悉 MotionGPT、Llama2、Mixtral 等预训练模型以及预训练与微调流程
熟悉 Prompt Engineering 和大模型 Agent 应用开发，有相关项目经验
优秀的团队管理能力、合作能力和沟通能力，能够独立解决复杂问题
工作职责
研究并推动生成式 AI 算法在科学智能与机器人领域的应用，探索并构建创新的算法模型和技术解决方案
设计、开发和优化生成式大模型，应用于虚拟环境、机器人控制系统及其他实际场景
深度参与数据构建、模型训练、评测与部署，支持机器人实机交互、操作与动作生成等关键任务
结合生成式 AI 与多模态技术，推进 Text2Motion、AIGC、Whole Body Control 等领域的技术落地与应用创新
撰写高质量研究论文或技术报告，积极参与学术与行业交流
优先资格
有游戏动作角色开发经验，或具备 AutoGPT、XAgent、LangChain 等 Agent 开发经验
熟悉 CLIP、BLIP 等多模态预训练基座，有 LLava、MiniGPT、CogVLM 等多模态大模型经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 公司B轮融资，中大型规模，既有资源支持又保留初创灵活性
- 有机会主导核心技术方向，从0到1构建算法体系，个人影响力强
- 薪资水平高，股权激励可能可观（B轮阶段）
- 技术难度大，需要同时掌握生成式AI、多模态、机器人控制等多领域知识
- 行业竞争激烈，需持续跟进最新论文和技术趋势，避免技术落后
- 适合有深厚AI背景、渴望在机器人领域深耕、并具备团队管理能力的技术领导者
缺点 / 挑战
- 处于AI与机器人交叉的前沿赛道，技术挑战高、成长空间大
- 管理责任重，需要平衡技术攻关与团队协调，压力较大
角色解读
- 成为AI+机器人领域的技术专家，主导行业级解决方案设计
- 向CTO或首席科学家方向发展，负责公司整体技术战略
- 积累机器人行业资源，可转型为创业者或技术顾问
- 领导算法团队，研究生成式AI与机器人结合的前沿技术，如Text2Motion、Whole Body Control等
- 设计并优化大模型，参与从数据构建、训练到部署的全流程，支持机器人实机交互
- 推动多模态AI技术落地，将语言、视觉与动作生成相结合，实现创新应用
- 撰写论文并参与学术交流，保持团队技术领先性
- 精通Python和深度学习框架（PyTorch/DeepSpeed），熟悉Transformer架构
- 深入理解生成式大模型原理，掌握预训练与微调流程，熟悉MotionGPT、Llama2等模型
- 具备Prompt Engineering和Agent开发经验，能独立解决复杂算法问题
- 优秀的团队管理和跨部门沟通能力，能带领技术团队攻克难题
申请策略
- 研究智元机器人的产品和技术方向，在面试中展示对其应用场景的理解
- 准备一个关于如何将生成式AI融入机器人控制的技术提案，体现创新思维
- 突出生成式大模型（如GPT、Llama）相关的项目经验，特别是训练和微调细节
- 强调机器人或动作生成相关项目，如Text2Motion、AIGC等
- 展示团队管理经历，包括团队规模、项目成果和成员成长
- 附上代表性论文或技术博客，证明学术影响力
- 补充多模态大模型（如CLIP、BLIP、LLava）的实践经验
- 深入学习机器人控制原理，了解物理仿真环境（如MuJoCo、Isaac Gym）
面试指南
- 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验类问题，突出技术细节和团队协作
- 对于开放性问题，先阐述原理，再结合具体案例，最后给出可落地的方案
- 管理类问题要体现以人为本，强调沟通、目标分解和激励，并附上量化成果
- 请详细描述你参与过的一个大模型训练项目，包括数据、模型架构和调优策略
- 如何将生成式AI应用于机器人动作生成？面临的主要挑战是什么？
- 你如何评估一个AI团队的绩效？举例说明你如何带领团队解决技术瓶颈
- 谈谈你对Text2Motion技术现状和发展趋势的理解
- 在资源有限的情况下，你会如何规划一个多模态AI项目的优先级？
职位点评
77
综合评分
高薪高挑战的AI+机器人研发岗，技术前沿，发展空间大，但工作强度和不确定性较高。
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
最适合追求技术成长和职业发展、愿意在机器人前沿领域深耕的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利
85较高
该职位薪资水平高，且B轮公司通常提供股权激励，能较好满足补偿性动机。但未提及具体福利，有一定不确定性。
薪资信号未披露（AI估算：50K-80K/月）
成长发展
95较高
职位处于AI与机器人前沿领域，技术栈先进，有丰富的成长机会和发展空间，强烈满足发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈生成式AI、大模型、Transformer、PyTorch、DeepSpeed、MotionGPT、Llama2、Multi-modal
成长机会论文、学术交流
业务类型profit_center
工作生活
40较低
职位要求现场办公，未提及弹性工作或WLB，且技术管理岗通常工作强度较大，生活化动机满足度有限。
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
80较高
机器人行业前景广阔，AI技术为社会带来变革，有一定意义感，但职位更侧重技术创新而非直接社会价值。
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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