智元机器人
动作大模型工程师/专家
动作大模型工程师/专家
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
上海市 / 深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
Deep Rl
Diffusion
Llm
Mpc
Vae
人形机器人
多模态交互
逆运动学
AI 估算 · 30k–60k
结合高级岗位、B轮公司及一线城市薪资水平，动作生成领域人才稀缺，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于研发通用化动作生成模型，结合多模态输入（语音、视觉、语境）生成机器人动作，提升交互智能与表现力
你将与团队协作，利用深度强化学习、逆运动学和模型预测控制等技术，在仿真平台上训练和评估动作策略，推动大模型在现实机器人平台的落地
适合对生成式AI、多模态交互和人形机器人有热情的技术专家
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、电子、数学等相关专业
出色的问题分析和解决能力，自主探索新解决方案的能力强
关注生成式 AI 和多模态交互技术，对推动人形机器人智能化有热情
理解动作建模相关基础原理，如运动学、路径规划、动作序列建模、多模态条件建模等
工作职责
研发通用化动作生成模型，基于多模态输入（语音、视觉、语境等）生成自然、合理、风格可控的机器人动作，提升交互智能与表现力
搭建动作生成与控制联合优化体系，采用深度强化学习（Deep RL）、逆运动学（IK）、模型预测控制（MPC）等方法，提升动作的流畅性与物理合理性
利用 Isaac Gym、Mujoco 等高性能仿真平台进行动作策略训练与评估，加速大模型在现实机器人平台的落地
构建可被大语言模型（LLM）调用的动作调度系统，实现语义-行为联动，支持 LLM 在交互过程中的动作自主选择与组合
推动动作生成模块与视觉、语音、Agent系统深度融合，构建具备人设驱动能力的表达行为模型
优先资格
有机器人运动控制、强化学习、MPC/IK、仿真平台（Isaac Gym、Mujoco）实践经验
熟悉 Transformer、Diffusion、VAE 等生成建模技术
有多模态交互系统开发经验，了解 LLM+动作插件结构，具备人设驱动表达建模意识
在 ICRA、IROS、CVPR、ICLR、NeurIPS 等顶会发表相关研究论文者
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 人形机器人是AI落地最具潜力的赛道之一，技术壁垒高，未来市场广阔
- 工作涉及多模态、强化学习、生成模型等前沿技术，个人成长快
- 公司处于B轮融资阶段，发展迅速，有机会成为核心技术成员
- 跨学科要求高，需同时掌握机器人控制、深度学习和仿真技术
- 行业竞争激烈，需持续跟进顶会论文和开源项目
- 适合有机器人或强化学习背景、热爱解决实际物理问题、对生成式AI与机器人结合有强烈兴趣的技术型人才
缺点 / 挑战
- 动作生成从仿真到真机迁移存在巨大挑战，调试周期长
角色解读
- 成为机器人动作生成领域的专家，主导下一代人形机器人行为设计
- 向具身智能全栈架构师发展，融合感知、规划与控制
- 可晋升为技术负责人或AI研究科学家，带领团队攻克前沿课题
- 研发动作生成模型，结合语音、视觉等输入，让机器人做出自然流畅的动作
- 搭建深度强化学习与MPC联合优化框架，确保动作的物理合理性和表现力
- 在Isaac Gym等仿真平台训练策略，并推动模型在真实机器人上部署
- 构建LLM可调用的动作调度系统，实现语义到行为的自动映射
- 扎实的机器人学基础，包括运动学、路径规划、动作序列建模
- 精通深度强化学习（PPO、SAC等）或生成模型（Diffusion、VAE）
- 熟悉仿真环境（Isaac Gym、Mujoco）和物理引擎
- 具备多模态交互系统开发经验，了解LLM与动作控制融合
申请策略
- 准备一个结合仿真和真实机器人的端到端演示视频，展示动作生成效果
- 关注公司技术博客和开源项目，面试时展示对其技术路线的理解
- 突出机器人运动控制或强化学习项目经验，详细描述使用的算法和仿真平台
- 展示生成模型（如Diffusion、VAE）相关论文或开源贡献
- 强调多模态交互系统经验，尤其LLM+动作插件的demo
- 列表发表过的顶会论文（ICRA、IROS、NeurIPS等）
- 补充Isaac Gym或Mujoco的实战经验，可完成一个简单的动作训练demo
- 系统学习Transformer、Diffusion等主流生成模型原理，并尝试复现论文
面试指南
- 针对算法问题，先定义目标和约束，再选择合适方法（如RL+MPC），最后讨论优化和调参经验
- 对于系统设计问题，采用模块化思维，明确接口和分工，并强调安全性和实时性
- 如何用深度强化学习训练一个机器人站立或行走策略？
- 解释Diffusion模型在动作生成中的应用与挑战
- 如何解决仿真到真实（sim-to-real）的迁移问题？
- 设计一个LLM+动作调度的系统，如何确保动作安全？
- 在机器人控制中，MPC与RL的优缺点分别是什么？
- 复习机器人学基础（运动学、动力学、控制理论）和强化学习经典算法
职位点评
73
综合评分
前沿人形机器人AI岗位，技术含量高，薪资优秀，但工作强度和生活平衡可能一般。
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
适合追求技术前沿、愿意为成长投入时间和精力，对生活平衡要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值85
薪资福利
75中等
该职位为高级岗位，薪资有竞争力，但B轮公司稳定性不如大厂，福利未明确提供。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
90较高
涉及人形机器人、多模态、生成式AI等前沿技术，成长空间极大，但培训机制未明确。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Deep RL、Isaac Gym、Mujoco、Transformer、Diffusion、VAE、LLM、逆运动学、MPC
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
仅现场办公且未提及弹性工作，上海深圳通勤压力大，生活平衡一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
人形机器人推动智能化，社会价值高，行业高速增长，工作充满使命感。
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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