智元机器人
全身基座模型训练工程师/专家
全身基座模型训练工程师/专家
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器人开发
机器人开发
Pytorch
分布式训练
动作捕捉
动作重定向
大模型训练
数据处理
机器人
机器人运动学
深度学习
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿人形机器人运动AI岗位，技术挑战大，成长空间足，WLB信息不明。
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
45K
比机器人开发中位数高
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 1370 个在招 · 其中机器人开发 12 个
市场机会
选择适中
上海 · 机器人开发 · 20 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责智元机器人人形机器人全身运动基座模型的核心研发工作，包括模型训练、调优与迭代，运动数据全流程治理，跨骨架动作重定向算法适配，以及大规模并行分布式训练流水线的搭建与优化
你需要运用动作捕捉设备，并持续跟进前沿技术以提升机器人运动能力
最低要求
硕士及以上学历，人工智能、计算机科学、机器人工程、控制科学与工程等相关专业，具备扎实的深度学习、生成模型、机器人运动学理论功底
模型研发能力：熟悉主流人形机器人基座模型训练框架，熟练掌握Sonic、ASAP、Exbody2等运动生成开源项目，具备源码研读、二次开发、模型调优与场景落地适配能力
工程训练能力：具备扎实的大规模并行、分布式训练实战经验，熟练掌握多卡训练调度、训练流水线搭建、训练异常问题排查与性能优化方法
数据与重定向能力：拥有完整的运动数据采集、数据集搭建治理经验，熟练掌握动作Retarget重定向算法原理与工程落地方法，具备跨骨架动作迁移实战经验
动捕设备能力：熟悉光学动作捕捉、VR动作捕捉、惯性动作捕捉设备工作原理与数据特性，具备设备调试、数据采集、数据校准与降噪处理实战能力
工作职责
负责人形机器人全身运动基座模型的训练、调优与迭代优化，设计合理的训练策略、损失函数与模型迭代方案，持续提升基座模型的动作生成质量、环境泛化性与物理合理性
负责机器人运动数据全流程治理，开展原始动作数据采集、筛选、清洗、时序对齐与标准化处理，搭建高质量运动数据集，支撑基座模型高效、稳定训练
独立完成跨骨架动作重定向（Retarget）算法适配与迭代优化，实现人体动作、通用动作库与人形机器人骨架的精准迁移适配，解决动作失真、骨骼畸变、姿态异常等问题
搭建并优化大规模并行分布式训练流水线，合理调度算力资源，解决大模型训练过程中的收敛不稳定、模式崩塌、训练效率低等工程问题，提升模型训练迭代速度与效果
熟练对接与使用光学、VR、惯性等各类动作捕捉设备，掌握动捕数据采集与校准流程，处理设备噪声、数据漂移、时序错位等工程问题，保障数据源精准可靠
跟进人形运动生成、基座模型预训练前沿技术，完成算法调研、复现与场景适配，结合机器人落地需求迭代模型能力，输出标准化训练方案、实验报告与技术文档
优先资格
拥有ICRA、IROS、RSS等机器人、人工智能领域顶级会议论文发表/录用经历优先
拥有IJRR、TRO、SR等机器人领域顶级期刊发表经历优先
有人形机器人全身基座模型训练、大规模运动数据集搭建、动作重定向、多类型动捕设备落地项目经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 工作内容覆盖算法、数据、工程全链条，能构建完整的技术知识体系
- 智元机器人作为头部创业公司，有机会接触前沿硬件与落地场景
- 技术门槛高，需要同时具备算法理论、工程实现和机器人领域知识
- 大模型训练依赖大量算力与数据，对资源协调和问题解决能力要求高
- 行业处于快速发展期，技术迭代快，需要持续学习与跟进
- 适合对机器人和人工智能有深厚兴趣，具备扎实的深度学习、工程编程和机器人学基础，喜欢解决复杂系统问题并推动技术落地的求职者
缺点 / 挑战
- 处于人形机器人这一前沿赛道，技术挑战性强，成长天花板高
角色解读
- 技术专家路线：深耕机器人运动生成与控制算法，成为该领域的权威专家
- 技术管理路线：带领算法团队，负责机器人运动智能的整体技术方向与架构
- 核心研发路线：参与下一代具身智能或通用机器人的核心算法研发
- 设计和优化人形机器人全身运动基座模型的训练方案，提升动作质量与泛化能力
- 构建和管理高质量的动作捕捉数据集，支撑模型训练
- 开发和适配动作重定向算法，实现人体动作向机器人骨架的精准迁移
- 搭建和维护大规模分布式训练系统，解决训练过程中的工程难题
- 深度学习与生成模型理论基础，熟悉人形机器人运动建模
- 具备大规模并行、分布式训练的实战经验，能解决训练效率与稳定性问题
- 熟悉动作重定向（Retarget）算法原理与工程实践
- 了解各类动作捕捉设备的原理与数据处理流程
申请策略
- 在求职信或面试中，表达你对人形机器人运动控制这一具体方向的深度思考和热情
- 提前研究智元机器人已公开的产品和技术路线，思考你的技能如何与之契合
- 突出在生成模型、强化学习或机器人控制领域的项目经验或论文成果
- 详细描述参与的大规模模型训练项目，强调在分布式训练、数据治理方面的具体贡献
- 列举对Sonic、Exbody2等相关开源项目的理解或贡献经验
- 如有相关实习或工作经验，请具体说明在动捕设备使用或数据处理方面的实践
- 深入学习并实践Sonic、ASAP、Exbody2等运动生成开源项目的代码
- 系统学习分布式训练框架（如DeepSpeed, FSDP）并尝试复现相关实验
面试指南
- 采用“问题-方法-结果”的结构，清晰描述技术挑战、你的解决方案和取得的效果
- 结合具体项目案例，使用数据或对比结果来量化你的贡献
- 展现系统性的思考能力，不仅解释“怎么做”，也阐述“为什么这么设计”
- 请介绍一下你最熟悉的运动生成模型（如Sonic, Exbody2），其核心思想和你的改进思路？
- 在你之前的项目中，是如何处理大规模动作数据集的？遇到过哪些数据质量问题？如何解决？
- 请描述一次你处理分布式训练中收敛不稳定或效率低下问题的经验，你采取了哪些措施？
- 动作重定向（Retarget）中，如何处理不同骨骼结构之间的映射，以减少动作失真？
- 你认为当前人形机器人全身运动控制面临的主要挑战是什么？你有什么技术设想？
职位点评
薪资福利70
成长发展92
工作生活62
使命价值85
薪资福利
70中等
该职位属于技术专家岗，且在高速增长的机器人赛道，结合上海地区市场水平，预计薪资具有竞争力。但JD未明确提及薪资福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展
92较高
该职位要求前沿的模型训练、数据治理和工程优化技能，处于AI与机器人交叉的前沿领域，技术成长空间大，且公司处于快速发展期。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈生成模型、基座模型、分布式训练、动作重定向、动作捕捉
成长机会跟进...前沿技术、输出标准化训练方案、实验报告与技术文档
业务类型ambiguous
工作生活
62中等
JD未明确提及办公模式或工作时间安排，推断为现场办公。机器人研发涉及硬件联调，可能需要一定的在场时间，WLB信息未知。
工作模式未明确
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
85较高
人形机器人是人工智能落地的重要方向，致力于实现具身智能，具有较高的社会影响力和技术前瞻性，使命驱动感较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号结合机器人落地需求迭代模型能力
创新程度积极采用新技术
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