智元机器人
具身算法工程师-X-Lab
具身算法工程师-X-Lab
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
上海市 / 深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Pytorch
Rlhf
Sim2Real
Vla
世界模型
具身智能
大模型
强化学习
机器人
AI 估算 · 25k–45k
B轮融资+前沿赛道，算法人才稀缺，薪资竞争力强，参考一线大厂具身智能岗位，中位数约35k/月。
职位详情
关于这个职位
该职位聚焦于具身智能大模型的前沿算法研究，特别是VLA基础模型和世界模型的架构创新与训练优化
你将参与从算法设计到机器人平台落地的全流程，探索人形机器人等复杂操作与长时序任务
适合在计算机视觉、强化学习、机器人控制等领域有扎实基础，并希望投身具身智能浪潮的研究型工程师
最低要求
硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业
熟悉Transformer原理、SFT、RLHF等，具备完整模型训练与调优实战能力
熟悉 VLA模型原理、训练范式与推理机制，深入理解视觉-语言-动作联合建模与端到端学习
熟悉世界模型相关技术，包括环境动态建模、状态预测、行为仿真、基于模型的强化学习与规划优化
深入理解机器人核心技术：场景理解、任务/行为规划、操作/运动控制、多模态感知与闭环执行
熟练使用 PyTorch，具备扎实的算法实现、模型训练、实验复盘与问题定位能力
工作职责
参与具身智能大模型前沿算法研究与体系设计，尤其是VLA具身基础模型、世界模型的架构创新、训练范式与优化迭代
研究大模型驱动的具身任务规划、运动控制/交互/作业大模型、具身强化学习、闭环交互推理等核心算法，基于世界模型实现环境建模、时序预测、行为预演与决策优化
设计并落地具身学习框架，包括仿真到现实迁移（Sim2Real）、具身数据蒸馏、自监督/弱监督学习、离线/在线具身学习等关键技术
探索大模型在人形机器人、四足机器人、移动操作机器人等平台上的通用能力边界，如复杂操作、长时序任务、人机交互、环境自适应与多机协同
负责将前沿算法转化为可验证、可迭代、可落地的具身智能系统与场景能力
跟踪国际前沿技术，输出技术路线、研究报告、顶会论文与发明专利
优先资格
参与过SOTA大模型训练者优先
有顶会论文（ICML/NeurIPS/ICLR/CVPR/ICRA等）或高质量开源项目者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处具身智能风口赛道，技术前沿度高，个人技能成长快
- 公司融资B轮，资金充裕，研发投入大，有充足资源支持算法验证和落地
- 有机会与顶尖科研团队合作，研究成果可转化为顶会论文和发明专利
- 工作时间可能较长，尤其在关键节点需要赶实验进度和论文截止日期
缺点 / 挑战
- 技术难度较高，需要同时掌握大模型和机器人控制等交叉领域知识，学习曲线陡峭
- 算法从研究到落地周期长，可能面临较多实验失败和迭代压力
- 适合在深度学习和机器人领域都有扎实基础，热爱钻研前沿技术，能承受高强度研究压力，并有志于推动具身智能从学术走向产业的研究型工程师
角色解读
- 技术方向：从算法工程师向具身智能领域专家/首席科学家发展，主导前沿技术方向
- 管理方向：积累项目经验后转任技术团队Leader或项目经理，推动多项目协作
- 学术方向：通过发表顶会论文和开源项目，在学术界建立影响力，成为领域知名研究者
- 研究并改进VLA（视觉-语言-动作）基础模型和世界模型，探索训练范式和架构创新
- 设计并实现具身学习框架，包括Sim2Real迁移、数据蒸馏、强化学习算法，推动算法在机器人平台落地
- 跟踪国际前沿技术，将研究成果转化为论文、专利或技术报告，参与顶会发表
- 扎实的深度学习基础，精通Transformer、SFT、RLHF等大模型训练技术
- 熟悉机器人核心领域，包括场景理解、运动控制、多模态感知和闭环执行
- 熟练使用PyTorch，具备独立进行算法实现、模型训练和实验分析的能力
申请策略
- 关注智元机器人近期发布的成果和产品方向，在面试中展现对其技术路线的理解和兴趣
- 准备好展示自己完整的算法研究思路，从问题定义、方法设计到实验验证的闭环案例
- 重点突出与VLA、世界模型、强化学习相关的项目经验或开源贡献，展示对训练范式的理解
- 如有顶会论文（ICML/NeurIPS/CVPR等），单独列出并说明个人贡献与技术难点
- 详细描述在机器人或仿真环境中的实际动手经验，如Sim2Real迁移、控制算法实现等
- 提前系统学习VLA模型（如RT-2、PaLM-E）的论文和开源实现，动手复现关键模块
- 练习使用PyTorch进行分布式训练和模型调优，熟悉常用的训练工具（如DeepSpeed、FSDP）
- 了解具身智能常用仿真平台（如Isaac Gym、MuJoCo）和环境，尝试搭建简单的训练流程
面试指南
- 对于技术原理问题，采用STAR原则：先描述问题背景，然后介绍标准方法，再提出你的创新或改进点，最后总结性能提升
- 对于项目经验问题，强调研究动机和关键决策：为什么选这个方案？遇到什么困难？如何解决？结果如何？有何反思？
- 对于开放性问题（如未来方向），展示对技术前沿的了解：提及最新论文或业界动态，并给出你的见解
- 请详细解释VLA模型的架构设计，如何实现视觉、语言和动作的联合建模？
- 你如何设计一个世界模型来预测机器人操作任务的未来状态？请举例说明
- 谈谈你对Sim2Real transfer的理解，有哪些常用方法及其优缺点？
- 如何对大模型进行高效的训练调优？你有过SFT/RLHF的实际经验吗？请分享一个案例
- 描述一个你从零开始完成的研究项目，包括问题定义、方法选择、实验设计和结果分析
职位点评
70
综合评分
前沿具身智能研发岗，技术成长天花板极高，但工作强度和现场办公要求较高。
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
最适合高度重视技能成长和技术前沿性，对薪资和股权有较高期待，且能接受高强度工作的求职者。
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75
薪资福利
70中等
薪资未明确但B轮公司通常提供有竞争力的薪酬和股权，但工作强度较大可能影响性价比。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展
90较高
职位专注于具身智能最前沿的VLA和世界模型，技术栈先进，有充足的论文发表和专利申请机会，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈具身智能、大模型、VLA、世界模型、Transformer、RLHF、Sim2Real、强化学习
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
要求现场办公，无远程或弹性工作描述，机器人研发通常需要硬件实验，加班和出差可能较多。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
具身智能是推动机器人产业变革的关键技术，社会意义大，但公司暂未明确使命导向；行业处于高速增长期。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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