Humanoid感控算法工程师/专家

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师逐步成长为控制算法专家或技术负责人
• 在具身智能方向积累深厚经验后，可转向高级研究岗位或牵头核心模块
• 有机会参与公司核心技术路线制定，成为人形机器人感知-控制领域的关键人才
• 设计并实现人形机器人的全身运动控制策略，包括行走、地形适应和负载操作等复杂场景
• 搭建运动数据引擎，利用动作重定向和场景合成生成训练数据，支持大规模技能训练
• 训练通用全身控制基座模型，并构建多任务感知-运控架构，使技能可持续扩展
• 探索具身智能的 scaling law，推动前沿技术在机器人上的落地
• 扎实的强化学习和机器人学理论基础，熟悉 PPO 等常见算法
• 精通 Isaac Lab / MuJoCo 等仿真环境，能解决仿真器层面的数值和物理问题
• 熟练掌握 PyTorch，能独立搭建训练框架并优化性能
• 具备从仿真到真机的完整项目经验，理解 sim-to-real 的实际挑战

申请策略

• 提前了解智元机器人的技术路线和产品方向，在面试中展示你对人形机器人的理解
• 准备一个你解决过的技术难题的故事，清晰阐述从问题定位到解决的全过程
• 突出独立主导的完整项目，展示从策略训练到真机部署的全流程能力
• 详细描述在仿真器使用中解决的具体问题（如接触不稳定、数值异常等）
• 列出熟悉的工具和框架，以及复现过的代表性工作
• 如果有论文或开源项目，务必附上链接
• 如果没有 Isaac Lab 经验，建议先动手跑通官方示例，熟悉仿真环境
• 复习强化学习基础，特别是 teacher-student 蒸馏和 sim-to-real 方法

面试指南

• 对于项目介绍，采用 STAR 法则：背景、任务、行动、结果，重点突出你的思考和贡献
• 对于技术问题，先说明原理，再结合自己的实践经验，最后总结方法论
• 对于开放性问题，展示你的结构化思维，先拆解问题，再给出解决方案
• 请介绍一下你主导过的一个具身智能项目，从任务设计到部署的关键步骤是什么？
• 在 sim-to-real 中你遇到过哪些典型问题？是如何定位和解决的？
• 如何评估一个仿真环境是否适合训练？你如何处理仿真和现实的差异？
• 讲解一下 Isaac Lab 中的各个组件，以及如何调试接触相关的数值问题
• 你如何设计一个可扩展的多任务训练架构？