具身世界模型算法研究员（后训练方向）-Genie业务部

优缺点分析

角色解读

• 从研究员成长为世界模型方向的专家或团队负责人
• 可向具身智能、机器人决策等前沿方向深入，成为行业稀缺人才
• 有机会参与跨学科合作，积累机器人+AI综合能力
• 构建面向机器人与具身任务的世界模型，用于环境预测与规划推演
• 研究基于视频和多模态序列的生成式建模方法，如预测未来状态、生成轨迹
• 探索世界模型与策略模型结合，如planning、model-based RL，并建立评测体系
• 与团队协作推动技术落地，并撰写论文和技术文档
• 扎实的机器学习基础，熟悉生成模型或序列建模（如Transformer、Diffusion）
• 熟练掌握PyTorch，具备大规模训练或工程化经验
• 了解机器人、仿真、强化学习或视频生成等领域知识
• 具备研究能力，有顶会论文或同等成果者更佳

申请策略

• 投递前了解智元机器人的技术方向和产品，以便在面试中展示你的匹配度
• 准备一个与具身智能或世界模型相关的研究案例，展示你的思考深度
• 突出生成模型或序列建模的项目经验，最好有具体成果或数据
• 强调PyTorch使用经验，以及大规模训练或优化加速的经历
• 如有机器人、强化学习相关项目，务必重点展示
• 列出顶会论文或开源项目，让面试官快速了解你的研究能力
• 复习或补充Diffusion、Transformer等模型的原理和实现
• 了解世界模型在机器人中的最新研究，阅读相关论文

面试指南

• 先讲清模型原理，再结合具体场景说明应用，最后提出自己的思考和创新点
• 回答评估类问题时，可以从预测准确性、下游任务性能、计算效率等维度展开
• 对于结合问题，先阐述理论基础，再给出一个简化的实现方案，并指出难点和可能的解决方案
• 请介绍一下你熟悉的一种生成模型，并说明如何用于世界模型？
• 你如何评估一个世界模型的好坏？会设计哪些评测指标？
• 如何将世界模型与强化学习结合？谈谈你的思路
• 你使用PyTorch做过哪些大规模训练？遇到了哪些挑战？
• 你如何看待具身智能未来5年的发展？