优才-全身基座模型训练工程师-通用业务部

优缺点分析

角色解读

• 从模型训练工程师成长为机器人运动生成领域的技术专家或算法架构师
• 向研究科学家方向发展，负责更前沿的算法创新和预研
• 有机会转向技术管理，带领团队推动机器人落地项目
• 设计和优化人形机器人运动基座模型的训练流程，包括损失函数和迭代策略
• 负责运动数据的采集、清洗、对齐和重定向算法适配，确保数据质量
• 搭建和维护大规模分布式训练流水线，解决训练中的工程问题
• 对接动捕设备，处理数据噪声和漂移，并跟进前沿技术进行模型迭代
• 扎实的深度学习、生成模型和机器人运动学理论基础
• 熟悉人形机器人基座模型训练框架和开源项目（如Sonic、ASAP）
• 具备大规模并行分布式训练的实战经验和工程优化能力
• 掌握动作重定向算法原理和动捕设备操作，能处理数据问题

申请策略

• 研究智元机器人的产品方向、技术路线和最新动态，在面试中展示对机器人落地的思考
• 准备一个技术案例，详细说明如何解决训练中的具体问题（如模式崩塌、数据噪声）
• 突出深度学习模型训练经验，特别是生成模型（如扩散模型）和分布式训练项目
• 详细描述动作重定向、数据治理或机器人相关项目的具体贡献和技术难点
• 如果有顶级会议/期刊论文或开源社区贡献，重点列出并简要说明
• 强调对Sonic、ASAP等运动生成框架的熟悉度，或类似项目的实践经验
• 深入研究人形机器人运动生成领域的前沿论文和开源代码，如Exbody2项目
• 练习使用光学、VR或惯性动捕设备，掌握数据采集和校准流程

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述过往项目经验
• 结合技术细节，如具体算法（Retarget、损失函数设计）、工程方法（数据清洗步骤、分布式调度策略）
• 强调问题解决思路：从问题分析、方案设计、实验验证到效果评估的完整流程
• 展示对前沿技术的了解，引用相关论文或开源项目，并说明如何应用或改进
• 如何设计训练策略来提升人形机器人动作的物理合理性和泛化性？
• 在处理大规模运动数据集时，你会如何解决数据噪声和时序错位问题？
• 请描述一个你优化分布式训练流水线的案例，遇到的主要挑战是什么？
• 动作重定向（Retarget）算法在跨骨架适配时，如何减少失真和畸变？