智元机器人
运动智能与博弈算法工程师
运动智能与博弈算法工程师
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Multi-Agent Rl
Pytorch
Sim2Real
仿真
强化学习
机器人
算法工程
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
前沿算法研发岗，技术成长空间大，薪资中上但WLB未明确，适合技术驱动型人才。
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。
薪资怎么样
2.8万
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1480 个在招 · 其中人工智能 11 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 600 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责机器人在复杂动态环境下的智能决策算法研发，应用强化学习、多智能体博弈等技术，实现从仿真训练到真实机器人部署的全流程
适合对机器人AI和博弈算法感兴趣、具备扎实算法基础的工程师
最低要求
计算机、机器人、自动化、控制等相关专业，本科及以上学历
扎实的强化学习、机器学习、规划或控制基础
熟悉 PPO / SAC / Multi-Agent RL / Self-Play / MCTS 等一种或多种算法
熟悉 Python、PyTorch，具备较强的算法工程能力
有机器人、游戏 AI、智能决策或复杂控制系统相关项目经验
工作职责
负责复杂动态环境下的智能决策、规划与控制算法研发
研究强化学习、Multi-Agent RL、Self-Play、MCTS 等算法，并应用于机器人智能决策
构建状态预测、行为预测、策略规划与实时决策系统
负责 Hierarchical RL、Skill Learning、Motion Policy 等算法研发，实现高层决策与底层运动技能协同
搭建大规模仿真训练、评测及 Sim2Real 闭环
推动算法从仿真环境向真实机器人部署落地
优先资格
有人形机器人 / 腿式机器人 RL 项目经验
有 Hierarchical RL、Skill Learning、Motion Imitation / Motion Diffusion 经验
有 Isaac Lab、MuJoCo、Brax 等仿真平台经验
有大规模 GPU 训练、Sim2Real 或真实机器人部署经验
有 Game AI、多智能体博弈、自博弈相关经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，深度应用强化学习、多智能体等热点AI方向
- 机器人行业处于高速增长期，应用前景广阔
- 公司处于B轮成长阶段，个人参与核心项目机会多
- 需要持续跟踪AI领域最新进展并快速学习集成
- 项目可能涉及高强度研发、调试和跨领域协作
- 适合对机器人智能决策有浓厚兴趣、具备扎实算法基础和工程能力、乐于攻克复杂技术难题的求职者
缺点 / 挑战
- 算法从仿真到真实部署存在显著技术挑战和不确定性
角色解读
- 可向算法专家、技术负责人或架构师方向发展
- 积累行业经验后参与更复杂的机器人系统设计与创新
- 探索具身智能、通用人工智能等前沿研究领域
- 负责机器人在复杂动态环境下的智能决策算法研发与优化
- 研究并应用强化学习、多智能体博弈等技术构建实时决策系统
- 搭建仿真训练平台，推动算法从仿真到真实机器人的部署落地
- 扎实的强化学习和机器学习理论基础
- 熟练使用Python和PyTorch进行算法工程开发
- 熟悉PPO、SAC、MCTS等算法并具备实战经验
- 有机器人、游戏AI或复杂控制系统项目经验
申请策略
- 研究智元机器人的产品线和技术发展方向，准备针对性问题
- 在面试中展示对算法选型、工程化落地的系统思考
- 突出强化学习、多智能体博弈相关的算法设计与项目经验
- 展示Python、PyTorch熟练度及算法工程化落地成果
- 强调仿真平台（如MuJoCo、Isaac Lab）或Sim2Real实践案例
- 深入学习层次强化学习、技能学习等高级算法
- 熟悉Isaac Lab、Brax等新兴机器人仿真平台
- 了解机器人运动控制原理和Sim2Real部署流程
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经历
- 结合具体技术细节（如算法选择依据、实验对比）展示深度思考
- 从问题分析、方案设计、实施验证多角度阐述解决方案
- 请描述一个你使用强化学习解决复杂决策问题的项目，遇到的主要挑战是什么？
- 在Sim2Real过程中，如何确保仿真训练的策略能有效迁移到真实环境？
- 为什么选择PPO或SAC算法？如何根据不同场景调整算法参数？
- 对于多智能体博弈场景，你有哪些算法设计思路来提升协作效率？
- 复习强化学习核心算法原理（如PPO、SAC）及其适用场景
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
薪资水平可能具有市场竞争力，但JD未披露具体数字，需在面试时确认福利和薪酬结构。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
85较高
该职位涉及前沿AI技术，提供从算法研发到真实部署的全流程实践，技术成长空间大，利于构建深度专业能力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈强化学习、Multi-Agent RL、Self-Play、MCTS、Hierarchical RL、Sim2Real
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作模式未明确，需现场办公；未提及加班、弹性工作等WLB信号，实际工作节奏可能因项目阶段而异。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
机器人是智能硬件的核心领域，技术驱动性强，有明确的应用价值和社会意义，行业处于高速增长赛道。
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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