具身基础模型算法工程师 / 专家

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师/专家起步，可向技术专家或技术Leader方向发展
• 在具身智能领域深耕，成为多模态基础模型或机器人学习方向的专家
• 有机会参与前沿研究，发表高质量论文或开源项目，提升行业影响力
• 研发具身智能基础模型，提升机器人在不同任务、场景和本体上的通用性与泛化能力
• 研究视觉、语言、视频、动作等多模态信息的统一建模，探索理解、生成与行动一体化的基础模型
• 探索具身数据配方与 Scaling Law，研究数据规模、组成与模型能力增长的关系
• 推进大规模预训练、模型迭代与真实机器人验证，并与世界模型、Agent、强化学习等团队协作
• 扎实的深度学习基础，熟悉主流模型架构（如Transformer、VLM、VLA）
• 具备多模态学习、生成模型或机器人学习等方向的研究经验
• 较强的编程能力（如Python、PyTorch），能独立完成实验设计与模型迭代
• 具备研究能力，能独立分析问题、设计实验并推动模型能力提升

申请策略

• 关注智元机器人的技术方向和产品动态，在面试中展示对具身智能的理解
• 准备1-2个深度项目案例，详细说明你在模型设计、训练和优化中的贡献
• 突出多模态学习、VLM/VLA、预训练等方向的项目或研究经历
• 强调大规模预训练、机器人学习或跨任务泛化的实际经验
• 展示高质量论文、开源项目或同等研究成果，体现研究能力
• 补充多模态基础模型、VLA等前沿技术知识，关注最新论文
• 强化Python、PyTorch等编程技能，提升大规模模型训练与调优能力
• 了解机器人学习、强化学习等交叉领域，拓宽技术视野

面试指南

• 回答项目经验时，采用STAR法则，突出你在问题分析、实验设计和模型迭代中的角色
• 回答技术问题时，先阐述核心概念，再结合具体案例或论文，展示你的深入理解
• 回答开放性问题时，展现你的思考逻辑，并联系实际应用场景
• 请介绍你参与过的多模态或大模型项目，并说明你的具体贡献
• 如何设计一个具身智能基础模型，以提升跨任务和跨本体的泛化能力？
• 你如何理解Scaling Law在具身智能中的应用？
• 如何将VLM或VLA模型部署到真实机器人上？
• 你如何看待具身智能的未来发展？