Humanoid Whole-Body Policy Learning算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习表现优秀可转正为正式算法工程师，继续深入人形机器人控制方向
• 未来可发展为机器人运动控制专家或具身智能算法研究员，参与前沿学术研究
• 积累 sim-to-real 部署经验后，可转向机器人系统集成或产品化落地岗位
• 构建人形机器人的全身控制流水线，包括动作重定向、策略训练和奖励函数设计
• 复现并改进最新的全身控制算法，在真实任务场景中进行验证和对比
• 参与真机数据采集和 sim-to-real 部署，调试并缩小仿真与现实的差距
• 扎实的 Python 和 PyTorch 编程能力，能独立实现强化学习策略
• 深入理解机器人运动控制和具身操作，有完整的 RL 训练项目经验
• 熟悉至少一种物理仿真平台（如 Isaac Lab、MuJoCo），有 humanoid 或 legged 机器人经验优先

申请策略

• 在申请邮件中表达你对人形机器人的热情，并附上一个你做过的 RL 演示视频或项目链接
• 了解智元机器人的技术路线和产品方向，在面试中展现你对公司技术的认同
• 突出你的 RL 项目经验，详细描述从环境搭建到策略收敛的完整过程
• 强调你使用过的仿真平台（如 Isaac Gym、MuJoCo）和真机调试经历
• 如果有相关学术论文或开源项目，务必列出并说明你的贡献
• 提前熟悉人形机器人常用数据集（如 AMASS、SMPL）和 motion retargeting 工具
• 复习强化学习核心算法（PPO、SAC 等）和 reward engineering 技巧

面试指南

• 对于项目描述题，采用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你的挑战和解决方法
• 对于技术概念题，先给出定义，然后结合实际经验说明，最后补充相关论文或工具
• 对于调试问题，按照“假设-验证-迭代”的框架，从 reward、curriculum、物理参数等角度逐步分析
• 请描述你过去完成的一个 RL 项目，重点说明 reward 设计和调参过程
• 你如何理解 sim-to-real 中的 domain randomization？请举例说明
• 解释一下 whole-body control 和 loco-manipulation 的区别和联系
• 你用过哪些运动重定向方法？比较一下 GMR 和 PHC 的优缺点
• 如果训练的人形机器人总是摔倒，你会如何调试？