全身基座模型训练工程师-通用业务部

优缺点分析

角色解读

• 在人形机器人运动控制领域深耕，成为技术专家或研究科学家
• 向技术团队负责人或高级工程师方向发展，主导项目技术方案
• 参与前沿机器人研发，推动技术从算法到落地的完整闭环
• 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，提升动作生成质量
• 开展运动数据采集、清洗、对齐与数据集构建，支撑模型训练
• 开发并优化跨骨架动作重定向算法，实现动作精准迁移
• 搭建分布式训练流水线，解决训练工程问题，提升迭代效率
• 具备深度学习、生成模型与机器人运动学扎实理论功底
• 掌握大规模并行分布式训练的实战经验与工程优化能力
• 熟悉动作重定向算法原理与跨骨架迁移工程实现
• 能够操作光学、VR、惯性动捕设备并进行数据校准与降噪处理

申请策略

• 研究智元机器人公司产品方向和技术栈，在申请中体现对业务的理解与兴趣
• 准备详细项目案例，尤其是涉及模型训练、数据治理和算法优化的实践经验，以备技术面试
• 突出深度学习模型训练、调优与分布式训练相关项目经验，强调实战成果
• 详细描述运动数据处理、动作重定向或动捕设备使用经历，体现技术落地能力
• 展示机器人、AI领域学术论文或开源项目贡献，契合岗位研究属性
• 深入学习动作重定向（Retarget）算法与人形机器人运动学知识
• 实践大规模分布式训练框架（如PyTorch Distributed），提升工程效率
• 了解主流动捕设备操作流程与数据校准技术，补充硬件实操经验

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验，突出个人贡献
• 结合具体技术细节（如损失函数设计、分布式框架使用）展示专业深度
• 从问题定义、方法选择、实验验证到结果分析的完整逻辑链，体现解决问题的能力
• 请描述你设计过的训练策略如何优化模型性能？
• 你在大规模分布式训练中遇到过哪些工程问题？如何解决的？
• 动作重定向算法的核心挑战是什么？如何保证迁移后动作的物理合理性？
• 如何处理动捕数据中的噪声和时序错位问题？
• 你对人形机器人全身运动控制有哪些理解？认为当前技术的主要瓶颈是什么？